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Enregistrement W4409799847 · doi:10.11159/icsect25.115

Synergistic Impact of Sustainable Graphene Derivative and Dune Sandon Cement Mortars

2025· article· en· W4409799847 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Zuaiter, Tae‐Yeon Kim, Fawzi Banat, Rashid K. AbuAl-Rub

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKhalifa University of Science, Technology and Research
Mots-clésCementMortarGrapheneDerivative (finance)Environmental scienceMaterials scienceComposite materialNanotechnologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the impact of a sustainable graphene derivative, designated as D-GSH, on the compressive strength development of cement mortars.The research evaluates the effects of D-GSH addition by 0.25%, by weight of cement, and dune sandto-cement ratios on compressive strength at 1, 7, and 28 days.Compressive strength tests reveal that the addition of 0.25% D-GSH significantly enhances strength across all age intervals, with increases of 13%, 55%, and nearly 50% at days 1, 7, and 28, respectively.Conversely, increasing the dune sand-to-cement ratio from 1:1 to 1:3 adversely affects early strength development.While the higher sand content initially boosts strength, its long-term performance is hindered, highlighting the necessity for optimal dune sand content in cement mortars.The findings demonstrate that D-GSH effectively accelerates early strength gain, making it a viable alternative for improving the performance of cement-based composites.

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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,853

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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