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Enregistrement W620363987

Glass fibre reinforcement in bridge structures

2014· article· fr· W620363987 sur OpenAlexaboutno aff
André Weber, Steffen Scheer

Notice bibliographique

RevueTransport Research Arena (TRA) 5th Conference: Transport Solutions from Research to DeploymentEuropean CommissionConference of European Directors of Roads (CEDR)European Road Transport Research Advisory Council (ERTRAC)WATERBORNEᵀᴾEuropean Rail Research Advisory Council (ERRAC)Institut Francais des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)Ministère de l'Écologie, du Développement Durable et de l'Énergie · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation Safety and Impact Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridge (graph theory)ReinforcementEngineeringCrashForensic engineeringStructural engineeringGlass fiberInstallationComputer scienceMechanical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the last 20 years, glass fibre reinforcing bars were developed for installation as reinforcement in the concrete decks of bridges in North America, where the intense use of de-icing salts had lead to severe degradation of steel reinforced bridge decks. Two recent research projects focussed on this strength of newest generation glass fibre reinforcing bars. The first studied their behaviour in concrete bridge barrier walls as they are commonly built in the United States and in Canada. This project culminated in a full-scale crash test on a TL-5 (highest load level barrier wall according to the AASHTO Manual for Assessing Safety Hardware (MASH)) using a 36 tonne tractor trailer hitting the wall at a speed of 80 km/h. In the second project the benefits of installing non corroding dowels to connect two different loaded members were assessed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,151
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1510,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0070,014
Études des sciences et des technologies0,0060,033
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0140,001
Intégrité de la recherche0,0010,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,133 · 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