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Enregistrement W6894108506 · doi:10.5281/zenodo.8096555

DEVELOPMENTS ON FRP REBARS AS INTERNAL REINFORCEMENT IN CONCRETE STRUCTURES AND FIELD APPLICATIONS

2023· article· en· W6894108506 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibre-reinforced plasticCertificationSection (typography)Field (mathematics)DurabilityQuality (philosophy)Reinforcement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extensive research and field practices have established the design principle of using fiber-reinforced polymer (FRP) bars to reinforce concrete structures. Material specifications and design aspects are now regulated through provisions governing certification testing, quality control/assessment, and FRP design. The Canadian Standards Association (CSA) updated two provisions related to FRP materials and design. The 2019 edition of CSA S807 includes modifications to quality and qualification requirements, material properties, testing procedures, and material mechanical and durability limitations. Section 16 of CSA S6 (2019) was also updated to provide more rational design algorithms for fiber-reinforced structures and highway bridges, allowing practitioners to fully utilize the efficiency and economic appeal of FRP bars. Additionally, the recent editions of CSA S900.2 (2021) on the structural design of wastewater treatment plants and CSA S413 (2021) for parking garages include provisions on the use of FRP bars as high-durable reinforcement. This presentation provides an overview of the recent changes in Canadian codes and standards and explains the reasoning behind them. It also highlights examples of recent field applications of FRP bars in various types of concrete civil-engineering infrastructure.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,226 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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