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Enregistrement W4411487570 · doi:10.1016/j.pes.2025.100094

Field and laboratory investigations on condition assessment of ASR-affected structures

2025· article· en· W4411487570 sur OpenAlexaff
Mathieu Champagne, Eva Rodum, Jan Lindgård, Benoît Fournier, Mélissa Roy-Tremblay, Bård Pedersen, Benoı̂t Bissonnette, Carl Duchesne

Notice bibliographique

RevueProgress in Engineering Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensUniversité LavalMinistère des TransportsCégep de Saint-Laurent
Organismes subventionnairesStatens vegvesenNorges Forskningsråd
Mots-clésField (mathematics)EngineeringComputer scienceForensic engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims at providing a critical analysis of the applicability of engineering tools for the condition assessment of ASR-affected structures, focusing on visual quantification of external and internal cracking and moisture condition measurements. The main objective of the presented investigations was to demonstrate how such engineering tools can provide important data regarding condition of the concrete and, in turn, help the selection of proper maintenance strategies. The paper analyses data on the extent of reaction/damage in concrete components incorporating different reactive aggregates and alkali content, and with varying exposure conditions (moisture access). A surface cracking mapping method was applied during the in-situ inspections. In the laboratory, the internal damage and moisture condition were assessed on extracted cores, primarily by use of the Damage Rating Index (DRI) and Degree of Capillary Saturation (DCS). The results highlight the challenges of investigating ASR in affected structures and the importance of using suitable tools, as the external and internal conditions of the concrete can vary significantly in the same structure or component, despite similar exposure conditions. The potential causes for such variability include the concrete composition, the aggregate reactivity, the reinforcement detailing and other forms of movement restraints and the loading conditions. The condition assessment tools used throughout this study usually allowed to better document/explain different scenarios observed during several field investigations. The influence of moisture access upon ASR damage generation was also clearly illustrated in several case studies. In general, external and internal signs of damage tend to correlate well with one another. However, internal condition can significantly vary over the depth of an investigated component and this feature should be considered when diagnosing ASR.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,267
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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