MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392992168 · doi:10.3390/su16062538

Utilizing Fine Marine Sediment as a Partial Substitute for Sand in Self-Compacting Concrete Specially Designed for Application in Marine Environments

2024· article· en· W4392992168 sur OpenAlexaff
Mahmoud Hayek, Tara Soleimani, Marie Salgues, Jean-Claude Souche

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycled Aggregate Concrete Performance
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversité de Montpellier
Mots-clésSedimentDurabilityEnvironmental scienceFiller (materials)Resource (disambiguation)Waste managementGeologyEngineeringMaterials scienceComputer scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The disposal of marine sediments poses a significant economic and environmental challenge on a global scale. To address this issue and promote resource optimization within a circular-economy paradigm, this research investigates the viability of incorporating untreated fine marine sediments as a partial replacement for sand in self-compacting concrete (SCC) designed especially for application in marine environments (an exposure class of XS2 and a resistance class of C30/37 according to standard NF EN 206). The concretes mis-design incorporating 30% by weight of sediment as a sand substitute was initially designed with the modified Dreux–Gorisse method. The findings indicate that it is feasible to design an SCC suitable for marine environments, incorporating 30% sediment replacement content and without significantly compromising concrete properties, durability, or the estimated lifespan of the formulated concretes. The integration of marine sediment as a sand substitute into the SCC mix design reduces the amount of binder and limestone filler without compromising the paste volume. This results in a significant saving of natural sand resources and a reduction in CO2 emissions for SCC made with marine sediment.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainabilityMême sujetRecycled Aggregate Concrete PerformanceTravaux en français237 207