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Enregistrement W4391530314 · doi:10.3390/fib12020017

Utilization of Novel Basalt Fiber Pellets from Micro- to Macro-Scale, and from Basic to Applied Fields: A Review on Recent Contributions

2024· review· en· W4391530314 sur OpenAlexafffund
Tasnia Ahmed, Ahmed Bediwy, A. Azzam, R. Elhadary, Ehab El-Salakawy, M. T. Bassuoni

Notice bibliographique

RevueFibers · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversity of ManitobaGovernment of ManitobaTetra Tech (Canada)Lakehead University
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésPelletsMacroFiberScale (ratio)Materials scienceBasalt fiberBasaltNanotechnologyEngineering physicsMechanical engineeringComputer scienceAerospace engineeringEngineeringGeologyComposite materialPhysicsGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fiber-reinforced cementitious composites (FRCC) are one of the leading engineering materials in the 21st century, as they offer proficiency in enhancing strength, ductility, and durability in structural engineering applications. Because the recently developed basalt fiber pellets (BFP) offer combined strands of fibers encased in a polymer matrix, they are being prevalently studied to explore new possibilities when used in brittle materials such as mortar and concrete. Hence, this paper synthesizes the intensive research efforts and contributions to this novel class of fibers conducted by the authors. Specifically, it reviews the fresh, mechanical, and durability properties of FRCC incorporating single BFP or hybrid with polyvinyl alcohol fibers and modified with slag/fly ash and nano-materials and its suitability for different field applications. In addition, the nano- and meso-scale modeling of such matrices are described. BFP significantly contributes to improving post-cracking flexural behavior by toughening the cementitious matrix and minimizing strength losses when exposed to harsh environments. All results show promising progress in the development of high-performance FRCC comprising BFP, with potential success for structural and pavement applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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