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Enregistrement W4405015597 · doi:10.1139/cjce-2024-0294

Effects of antifreeze admixtures on masonry performance at subfreezing temperatures

2024· article· en· W4405015597 sur OpenAlexaffvenue
Jawdat Alfarra, Leon D. Wegner, Mohamed Boulfiza

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMasonry and Concrete Structural Analysis
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntifreezeMasonryEnvironmental scienceForensic engineeringGeotechnical engineeringMaterials scienceStructural engineeringComposite materialWaste managementEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concrete brick prisms prepared with Type S masonry mortar that included sodium nitrite and/or nanocellulose as potential antifreeze admixtures were cured for 28 days at −10 °C before measuring compressive and flexural bond strengths. Addition of sodium nitrite allowed masonry prisms cured at −10 °C to reach 88% and 86% of the compressive and flexural bond strengths, respectively, of control specimens cured at room temperature. Nanocellulose was only effective when used in combination with sodium nitrite, improving the compressive and flexural bond strengths by an additional 3% and 27%, respectively. Results are primarily attributed to the ability of the sodium nitrite to lower the freezing point, allowing hydration to continue in subfreezing conditions, as confirmed by results of companion tests on mortar samples. Both additives also reduced the required w/ c ratio and porosity. The findings offer a sustainable alternative to energy-intensive protective heating methods, potentially lengthening the construction season into colder periods.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,704

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,157 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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'admission2
Résumé présentoui

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