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Enregistrement W4416351085 · doi:10.26168/ajce.43.1.64

Evaluation à court terme des performances de bétons à base de sédiments de dragage en milieu marin

2025· article· fr· W4416351085 sur OpenAlexaff
Habiba Lharti, Mahmoud Hayek, Tara Soleimani, Marie Salgues, Klaartje De Weerdt, Jean-Claude Souche

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPilotageLimitingPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le béton est un matériau majeur de la construction, en particulier dans le milieu maritime, mais son empreinte carbone et l’épuisement des ressources naturelles de sable impose une réflexion sur des alternatives durables. Cette étude propose d'intégrer des sédiments de dragage non traités en substitution partielle du sable dans la composition de bétons marins et d’étudier leur durabilité et leurs avantages sur les plans économique, environnemental et écologique. Une campagne expérimentale a été menée afin de caractériser les performances des bétons avant et après immersion (résistance mécanique, porosité, absorption d’eau, perméabilité au gaz), ainsi que leur impact environnemental à travers le suivi de leur biocolonisation en surface et une analyse de cycle de vie. Les résultats ont montré que les bétons à base de sédiments possèdent des propriétés mécaniques et de durabilité comparable à celles des bétons traditionnels après une immersion de 70 jours. Les teneurs en chlorures se maintiennent en dessous des seuils réglementaires. Par ailleurs, ces bétons s’intègrent dans l’écosystème marin et leur biocolonisation à court terme pourrait être accélérée. Cette recherche ouvre de nouvelles perspectives pour une gestion plus durable des ressources naturelles, tout en contribuant à la préservation des écosystèmes marins, à la réduction des déchets industriels et à la diminution de l’empreinte carbone liée aux matériaux de construction.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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