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Enregistrement W7118498609 · doi:10.24294/jpse11906

Comprehensive case study and review of polymer–Cement waterproof coatings: Application of Dunlop K205 in chinese residential infrastructure

2025· article· W7118498609 sur OpenAlexaboutno aff
Yuan Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Polymer Science and Engineering · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoatingCementitiousCementContext (archaeology)PolymerAggregate (composite)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymer–cement waterproof coatings couple the rigidity of cement and the elasticity of polymers into compositmembranes that prevent water penetration. In the system, polymer particles aggregate to form films in the cementitious matrix and hence plug up capillary pores and bridge micro- cracks].In this paper we present in depth case study of Dunlop K205—an acrylic polymer–cement coating for the Chinese market—and position the practical experience on the broader context of review of recent literature and commercial products. K205 was used to seal a high‑moisture bathroom in Santa Clara, USA. After six months, the coating was waterproof, flexible and did not delaminate even at elevated relative humidity.Compressive strengths and water absorptions are demonstrated in numerical results; polymer content is used to explain their variations in simulation. Comparison tables are provided among K205 and other products like Sika Damp Proofing Slurry, Drizoro Maxseal Flex and SinoMaco crystalline coatings. Permeability reduction formulas and bond strength formulas are derived for polymer contents. Real observations and simulation results for both of them are visualized by figures.We refer to 35articles — mostly which are published post-2020, according Vancouver style, wherein findings are reported and emphasized the benefits of polymer– cement waterproof coatings for residents as well as proper mixing, application and concerns related to sustainability issues.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,261 · 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.

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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