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Enregistrement W7038380659

Goal 4 Long Life Pavement Rehabilitation Strategies--Rigid: Laboratory Strength, Shrinkage, and Thermal Expansion of Hydraulic Cement Concrete Mixes

2004· article· en· W7038380659 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Invertebrate Physiology and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShrinkageFlexural strengthCompressive strengthMortarCementStress (linguistics)Work (physics)Strength of materials
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report presents the results of laboratory work on flexural and compressive strength, free shrinkage, coefficient of thermal expansion, and elastic modulus performed on six concrete mixes. The six concrete mixes are typical of those used, or have been considered for use, for the Caltrans Long Life Pavement Rehabilitation Strategies for rigid pavements (LLPRS-Rigid). This report includes descriptions of the concrete materials, mix designs, test methods, and specimen preparation methods used for the study. It presents flexural (ASTM C 78) and compressive strength data (ASTM C 39), an evaluation of the practice of using compressive strength data to estimate flexural strength data, and conclusions regarding the mixes tested and the use of strength tests for design and construction quality control and assurance. The strength of the concrete determines its ability to withstand stress and stress repetitions without cracking, and greater strength results in greater resistance to cracking. This report also presents shrinkage test data and conclusions regarding the mixes and the use of shrinkage testing. Shrinkage causes stresses in the concrete, in addition to load. Greater xi strength often comes at the cost of greater shrinkage, and mix design is often a balancing act between strength and shrinkage. Free shrinkage was tested on concrete beams (ASTM C157-93) and mortar beams (ASTM C 596-96).

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,199 · 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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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