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Enregistrement W7065688386

Estimación de los daños ocacinados por la carbonatacion en las estructuras de concreto armado en la ciudad de Nirgua estado Yaracuy.

2017· other· es· W7065688386 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Languees
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreational useNova scotiaContext (archaeology)Urban environmentMexico city
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El presente trabajo de investigación consistió en el levantamiento de daños en estructuras de concreto armado mediante la inspección preliminar y detallada. Se logró recolectar datos de interés estadístico, realizada específicamente en la Ciudad de Nirgua, Estado Yaracuy. En estas inspecciones se identificó, clasificó y cuantificó las fallas o daños presentes tales como, grietas, fisuras, desprendimiento del concreto, delaminación del acero, sangramiento, manchas, coqueras y otros, generados por la carbonatación en las estructuras de concreto armado. El levantamiento se realizó en dos (2) zonas de la ciudad de Nirgua, Zona A (Sector Aire Libre, Cancha Deportiva Aire Libre) y Zona B (Sector la Flor del Encanto, E.B "Miguel Ángel Granado"), se determinó el número de estructuras a inspeccionar mediante un muestreo probabilístico, la selección de las zonas de estudio se basó en los resultados obtenidos en el Trabajo Especial de Grado denominado "Estimación de la Constante de Carbonatación "k" en concreto expuesto al ambiente en la Ciudad de Nirgua estado Yaracuy", por los bachilleres Rojas, M. y Zavala, F. (2016), en este estudio se determinó una Constante de Carbonatación aproximadamente de 8,32mm/años0.5, en tres zonas de la ciudad de Nirgua.. Esta investigación permitió conocer si la Carbonatación ha causado daños en las estructuras por corrosión. Obteniéndose que en la zona A el 60,34% de las estructuras presentan daños por corrosión y un 34.48% para la zona B.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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