Multifactorial analysis of AAR development: Integrating laboratory and field data with statistical and probabilistic modelling
Notice bibliographique
Résumé
Alkali-aggregate reaction (AAR) is among the most harmful durability issues affecting concrete infrastructure, with prevention being the most effective strategy. Widely used laboratory tests, such as the Accelerated Mortar Bar Test (AMBT) and Concrete Prism Test (CPT), assess aggregate reactivity and often present discrepancies with field performance that remain unquantified. This study introduces a probabilistic, risk-based framework to evaluate the reliability of these tests using a multifactorial analysis that integrates field and laboratory data with Bayesian inference and Beta distribution modelling. The likelihood of AAR occurrence is evaluated considering test outcomes, environmental exposure, and alkali loading. Results show AMBT outperforms in identifying non-reactive cases (41% vs. 61% posterior probability for mixes without supplementary cementitious materials [SCMs]; 16% vs. 30% with SCMs), while both tests perform similarly for reactive cases (i.e., 74% for mixes without SCMs and 50% with SCMs). Moreover, warm climates, high alkali content, and the absence of SCMs increase the risk of the tests’ misclassification, while cold environments with low alkali levels and SCMs enhance their reliability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».