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Enregistrement W7108202024 · doi:10.6000/1929-5995.2025.14.20

Improving Mechanical Properties of Polymer Modified Steel Fiber Reinforced Concrete Made with Concrete Waste by usingPC-600-Super-Plasticizer

2025· article· en· W7108202024 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Research Updates in Polymer Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemolition wasteDemolitionUltimate tensile strengthFlexural strengthCompressive strengthSuperplasticizerAggregate (composite)StiffnessProperties of concrete

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the enhancement of mechanical properties in polymer-modified steel fiber-reinforced concrete (PMSFRC) incorporating demolition waste as a sustainable coarse aggregate replacement. The work addresses the dual objectives of resource recycling and performance optimization within environmentally responsible construction practices. Results show that replacing natural coarse aggregates with demolition waste slightly reduces compressive strength from 44.1 MPa to 41.6 MPa. However, the incorporation of PC-600 Flocrete superplasticizer effectively compensates for this reduction, increasing compressive strength to 49.4 MPa. Significant improvements were also observed in tensile strength, which increased from 5.7 MPa to 6.1 MPa, and in flexural strength, which increased from 12.1 MPa to 15.5 MPa for mixes with 100% waste replacement. Additionally, the modulus of elasticity improved from 26.5 GPa to 30.5 GPa, demonstrating enhanced stiffness and structural viability. These findings confirm that polymer modification enables effective utilization of concrete waste without compromising structural integrity, promoting cleaner production, circular material use, and sustainable innovation in civil 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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