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Enregistrement W567368478

Leaning on Glass: Industry Pushes for the Use of Glass Fiber-Reinforced Rebar

2009· article· en· W567368478 sur OpenAlexaboutno aff
Doug Gremel, Ryan Koch

Notice bibliographique

RevueRoads & bridges/Roads & bridges (Des Plaines, Ill. Online) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRebarFibre-reinforced plasticBridge (graph theory)DeckBridge deckStructural engineeringEngineeringGlass fiberForensic engineeringReinforced concrete
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reviews current knowledge and practice in the use of glass fiber-reinforced polymer (GFRP) rebar in bridge decks to extend deck life by eliminating the typical failure mechanisms associated with conventional or coated steel rebar. GFRP bars have been used as concrete reinforcing for most of the last decade. More than 75 bridge decks have been built with GFRP in the U.S. and Canada alone. All are performing successfully to date. Several key documents now can be used as references for these materials. The American Concrete Institute Committee 440 Document, 440.IR-06 “Guide for the Design and Construction of Concrete Reinforced with FRP Bars,” is one. An important one for the American bridge design community is “AASHTO LRFD Bridge Design Guide Specifications for GFRP Reinforced Concrete Decks and Deck Systems.” GFRP bars’ use is straightforward. What is important is to ensure that they have met key tests under methods outlined by the American Concrete Institute. While the bars have been used in decks, railings, abutments, and approach slabs, the amount of them in each bridge varies widely. The biggest change when using GFRP is that it is linear elastic up to failure and does not yield. Design guidelines suggest very conservative use of them because they are so new. There are also minor differences during concrete pours because they tend to be lighter than conventional steel rebar. However, there is no new training required, and they can be procured with the same procedures.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSans objet
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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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