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Enregistrement W4413384302 · doi:10.1016/j.prostr.2025.07.105

Statistical interpretation of strength data for High-volume fly ash concrete – a new mix proportioning technique

2025· article· en· W4413384302 sur OpenAlexaff
Saurav Kar, Saptarshi Das, Anup Kumar Mandal, Sujoy Biswas

Notice bibliographique

RevueProcedia Structural Integrity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaterials Engineering and Processing
Établissements canadiensHeritage College
Organismes subventionnairesTechno India University
Mots-clésFly ashVolume (thermodynamics)Interpretation (philosophy)Statistical analysisEnvironmental scienceGeotechnical engineeringWaste managementCivil engineeringEngineeringStatisticsMathematicsComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Posing its importance in building infrastructure, compressive strength is regarded as one of the most critical parameters to choose the grade of concrete. High performance concrete production not only involves huge physical effort and quality control, but also involves the incorporation of supplementary cementitious material in conjunction with high quality additives. In this present study, high volume fly ash content is used for high performance concrete mix. For any mix proportioning technique adopted, regression analysis is of utmost importance to validate the model. This current work covers detailed literature study on various forms of regression models developed for fly ash based concrete mixes. A new mix proportioning technique is adopted with cement replacement with class F fly ash as well partial addition of sand with fly ash as fine aggregate. In this present study, a linear regression analysis is conducted which produced excellent correlation coefficient for prediction of compressive strength at 28-days curing for high-volume fly ash concrete mixes. For the pulverized fuel ash substitution from 40%, 50%, 60% and 70% (cem:F ash 1:1), improved workability properties were obtained with increased chemical admixture content (~1-2%). Good correlation coefficient (R 2 ) values of 0.9831 or 98.3% are obtained at higher w/b ratios for 28-days curing. Trendline indicates the linear relationship with R 2 value of 0.9831 for higher w/b ratios and 0.974 for lower w/b ratios, suggesting a strong negative correlation. This signifies, a better model fit. Higher R 2 values of 0.98 signifies, good model fit, while R 2 values of 0.843 shows 15.7% variance due other properties in concrete such as reduced pozzolanic activity and fly ash reactivity at higher fly ash content beyond 40% and low water-binder ratios. Lower standard deviation values show that the data set is closely tight.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,280
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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