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Enregistrement W4405855953 · doi:10.18280/rcma.340607

A Study on the Effect of Aluminium Dross and Bottom Ash on the Microstructural Properties of Concrete

2024· article· fr· W4405855953 sur OpenAlexvenueno aff
B. Damodhara Reddy, Pathipati Narasimharao, C. Sasidhar, S. Aruna Jyothy

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueBauxite Residue and Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrossAluminiumBottom ashMetallurgyMaterials scienceComposite materialFly ash

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concrete made with cement, natural sand, gravel and water is highly sought material in construction industry. Extensive usage of natural resources results to erosion, depletion of raw materials, pollution and increase in carbon foot print. The combined effects may lead to environmental impacts. The usage of aluminium dross and bottom ash on small scale promotes economic motive since creating, testing, evaluating, designing and executing the projects that fit well with sustainable development by means of using topnotch materials and products that don't cost an arm and a leg while also gentle on the environment. This study investigates feasibility of usage of aluminum dross and bottom ash as environmental friendly material. The results indicate satisfactory strength and durability achieved for concrete. The microstructural properties tested using Thermo Gravimetric Analysis (TGA) and Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR) supports the fact that with aluminium dross and bottom ash usage in concrete made it sustainable.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,799

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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