MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411547237 · doi:10.1002/ces2.70013

Characterization of High Strength Concrete‐Like Glass Ceramics Developed Using Borosilicate Waste Glass and Silicon Carbide

2025· article· en· W4411547237 sur OpenAlexaff
Bidemi Omowumi Elesho, Olajide Tunmilayo Sanya, Seun Samuel Owoeye, Andrew Ojonugwa Adejo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Ceramic Engineering & Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycling and utilization of industrial and municipal waste in materials production
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorosilicate glassMaterials scienceCompressive strengthSilicon carbideComposite materialMulliteCeramicSoda-lime glassGlass recyclingGlass-ceramicAbsorption of waterFlexural strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Concrete‐like materials like glasscrete, woodcrete, hempcrete, and ashcrete present alternatives to traditional concrete used for building materials. This study focused on characterizing concrete‐like glass ceramics to determine its strength for applications where compressive stress and other harsh factors are prevalent. Glass ceramics was developed by combining borosilicate waste glass obtained from laboratory ware with silicon carbide. Which was processed, analyzed, and mixed in three different percentage variation: 60:40, 70:30, and 90:10. The mixed batches were compacted into shapes of tiles and fired at 900°C and the glass ceramics were analyzed by X‐ray diffraction and scanning electron microscopy and property test like compression strength and water absorption were carried out. The resultant glass ceramics indicated a major presence of mullite crystalline phase and a glassy phase, also the property tests showed that the glass ceramics produced exhibit better properties than materials like traditional concrete used for building applications like pavements.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Ceramic Engineering & ScienceMême sujetRecycling and utilization of industrial and municipal waste in materials productionTravaux en français237 207