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Enregistrement W7009768509

Étude sur la poudre de verre de source électronique et le contrôle de l’expansion due à la RAS dans les bétons architecturaux contenant des granulats de verre

2019· other· fr· W7009768509 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2019
Typeother
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedium termPhase (matter)Single phase
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’utilisation mondiale du béton est en constante augmentation, ce qui signifie une augmentation de la consommation des ressources naturelles liées à la production du béton. Comme ces ressources sont limitées, il faut chercher des matériaux alternatifs à l’utilisation de la pierre, du sable et du ciment pour soutenir l’industrie. Au Québec, une alternative à ces matériaux est le verre. Le verre peut être utilisé tant en remplacement du ciment qu’en remplacement des granulats. La source alternative de verre la plus connue est le verre de bouteille post-consommation, mais une nouvelle source croit en importance depuis quelques années. En effet, avec les progrès rapides de la technologie de verre post-consommation issue de l’industrie de l’électronique peut être une source intéressante. Une des phases de ce projet est la caractérisation de la poudre de verre électronique (PVE) en tant qu’ajout cimentaire. Les essais réalisés avec ce matériau montrent que le comportement de la PVE a un comportement semblable à la poudre de verre de bouteilles tant au niveau des résistances à la compression que de la durabilité. L’autre phase du projet vise à utiliser les granulats de verre de bouteilles post-consommation. L’utilisation de verre apporte un aspect architectural très intéressant. Cependant, ce matériau a un inconvénient majeur, il est très sensible à la réaction alcalis-silice (RAS). Cette réaction entraine une dégradation prématurée du béton. Cette phase du projet a été concentrée sur l’élimination de la RAS dans les bétons avec granulats de verre tout en en conservant l’aspect architectural. Une grande série de mortiers a été réalisée afin de déterminer les combinaisons de matériaux cimentaires les plus efficaces. Le ciment GU, GU pale, GU à faible teneur en alcalis, le ciment blanc, les cendres volantes, le métakaolin et la poudre de verre ont été évalués. Les mélanges les plus efficaces sont le ciment GU avec 30 % de cendres volantes pour un mélange binaire ou 30 % de cendres volantes et 5 % de métakaolin pour un mélange ternaire. Des bétons ont été faits avec ces combinaisons et les résultats montrent que les granulats de verre nuisent à la maniabilité du béton, mais que l’expansion due à la RAS est réduite de plus de 90 % pour les bétons fait selon la norme CSA A23.2-14A et ceux inspirés de l’industrie.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · 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
Publié2019
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Résumé présentoui

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