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Enregistrement W4417187655 · doi:10.18280/acsm.490501

Influence of Tile Waste on the Mechanical and Microstructural Properties of Clay-Bentonitic Soil

2025· article· W4417187655 sur OpenAlexvenueno aff
Benamara Fatima Zohra, Feligha Marwa, Kechkar Chiraz, Fouad Boukhelf, Benamara Ouarda, Zaidi Lina, Hamdi Lina

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistère de l'Education Nationale, de l'Enseignement Superieur et de la Recherche
Mots-clésTileMicrostructureDeformation (meteorology)Welding

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Expansive soils constitute a significant problem in geotechnical engineering, as their volume variations cause major structural damage and considerable economic costs.This work aims to evaluate the effectiveness of incorporating crushed tile waste to improve the physical and mechanical properties of a reconstituted swelling soil containing 75% clay and 25% bentonite, in order to reduce its plasticity and swelling potential.Geotechnical laboratory tests were carried out on mixtures containing 0%, 5%, 10%, 20%, and 30% tile waste, including methylene blue Index (MBI), Atterberg limits, normal Proctor test, direct shear, uniaxial compression strength (UCS), and oedometer test.Microstructural analyses (XRD, XRF, EDX, and SEM) were also conducted to characterize the samples.Results show a decrease in MBI from 8.16 to 4.0 and a decrease in Atterberg limits with increasing waste content.The maximum dry density (MDD) reached 1.62 g/cm³ at 5%, and the optimum moisture content (OMC) increased to 25.8% at 10%.The uniaxial compressive strength (UCS) and shear strength are highest at 30%, while the friction angle and cohesion increase with curing time.The addition of 20 to 30% tile waste reduces the swelling index.These findings indicate that the use of tile waste is a promising and sustainable solution for stabilizing expansive soils.

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,223 · 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

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