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Enregistrement W7008265587

Automatisation et optimisation des techniques de mise en place du béton projeté

2021· other· fr· W7008265587 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiomicsConstruction industryProjection (relational algebra)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La perte de matériaux engendrée par le rebond dans le béton projeté par voie sèche fait l'objet depuis déjà plusieurs dizaines d'années de nombreux travaux de recherche. Jusqu'ici, les efforts de recherche se concentraient sur la composition du mélange de béton ou encore sur l'équipement utilisé. Mais peu d'études traitent l'influence des techniques de mise en place sur l'efficacité de déposition. Fort de ses connaissances sur ce procédé, le laboratoire de béton projeté de l'Université Laval a décidé de tourner davantage cette étude vers les techniques d'application du béton projeté. Deux tendances sont présentes depuis quelques années dans l'industrie du béton projeté. Sa mise en place s'est orientée vers des applications assistées mécaniquement qui ont amené précisions et contrôle des paramètres mécaniques liés au mouvement de la lance. En parallèle l'industrie a vu le développement de bétons à ultra haute performance ou fibrés qui ont permis de concevoir des éléments de construction à épaisseur réduite et donc économes en ressources mais occasionnant des structures à géométrie complexe que la mise en place par coffrage n'autorise guère. C'est ainsi qu'a germé l'idée de mettre à profit la mise en place du béton projeté mécanique au service de la création de structures complexes et optimisées avec ces matériaux performant. Cette étude comporte donc un double objectif. Le premier est d'acquérir, installer et rendre fonctionnelle une solution robotisée qui, à long terme, permettra de développer un procédé de construction optimisé et autonome de projection pneumatique. Le deuxième objectif est d'étudier à l'aide de ce nouvel outil robotisé, les paramètres de mise en place afin de contrôler, et réduire d'avantage le rebond. Le contrôle précis du mouvement offert par cet équipement a permis de réduire considérablement les quantités de rebonds en explorant des aspects là où aucune donnée dans la littérature ne faisait mention et a remis en cause l'efficacité de certaines pratiques appliquées en béton projeté.

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)0,004
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,200 · 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
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
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