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Enregistrement W4406410437 · doi:10.1016/j.cemconcomp.2025.105942

Evaluation of the induced mechanical deterioration of ASR-affected concrete under varied moisture and temperature conditions

2025· article· en· W4406410437 sur OpenAlexafffund
O. D. Olajide, Michelle Nokken, Leandro Sanchez

Notice bibliographique

RevueCement and Concrete Composites · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMoistureMaterials scienceEnvironmental scienceComposite materialGeotechnical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moisture and temperature are critical for developing alkali-silica reaction (ASR) in concrete. However, the influence of these exposure conditions on ASR-induced deterioration, specifically mechanical property losses, has not been well studied. To further our understanding, concrete cylinders made with Spratt reactive coarse aggregates and boosted in alkalis to 5.25 kg/m³ N a 2 O e q were manufactured and stored at three different temperatures (i.e., 21 °C, 38 °C, and 60 °C) under numerous relative humidities (i.e., 100 %, 90 %, 82 %, 75 %, and 62 %). The reduction in mechanical properties was assessed using the stiffness damage test (SDT), direct shear and compressive strength tests. Overall, most results for mechanical properties showed a strong linear trend with expansion, with the exception of the modulus of elasticity and shear strength. In low moisture conditions that experienced both drying shrinkage and ASR, the expansion level associated with a given mechanical property loss differs from that in high moisture conditions due to early age cracks that developed in the cement paste. In most published research, expansion is the primary criteria used in assessing role of exposure conditions. However, it was found that expansion levels alone are not reliable indicators of induced deterioration due to the coupled mechanism. Furthermore, the impact of this phenomenon varies with the different mechanical properties assessed. Additionally, the moisture threshold required for the reaction was evaluated by considering the impact on mechanical properties.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations14
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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