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Enregistrement W4400234987 · doi:10.11159/iccste24.235

Experimental Investigation of Cement Mortar Incorporating Stone Powder and Admixtures

2024· article· en· W4400234987 sur OpenAlexvenueno aff
Kiran Devi, Babita Saini, Paratibha Aggarwal, Harkirat Singh

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Civil, Structural and Transportation Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMortarMaterials scienceCementComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concrete is a versatile building material that finds use in many various applications.In typical conditions, it works effectively, but in extreme circumstances, it may fail as well.Admixtures can be added to cementitious materials to achieve the required properties during or after construction.Admixtures that accelerate cement composites' early age strength development and setting happen more quickly.Stone is also a significant building material used in the construction industry.Annually, a significant amount of waste is generated due to the stone industry's expansion and the building sector's growth.Stone wastes have been deposited on valuable land and watersheds in various forms such as slurry, dust/powder, broken slabs, and aggregates.It disturbs the ecology and may cause detrimental effects to the environment as a consequence.In the present investigation, the viability of using stone powder and accelerating admixtures in concrete has been investigated from both an ecological and economical aspect.This study substituted stone slurry powder for cement; non-linear regression equations were also developed, and calcium nitrate and triethanolamine were utilized as additions to examine the applicability of additives in mortar.Additionally, a cost and environmental impact study was carried out.The findings showed that stone powder was more effective in terms of strength, cost, and environmental friendliness.The specimens that were cured in water had a greater compressive strength than air-cured specimens.The optimum percentage of calcium nitrate and stone waste was 1% and 7.5% in the mortar mixes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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