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Enregistrement W7161814738 · doi:10.82308/25607

Experimental and numerical evaluation of the bond mechanics of masonry-to-geosynthetics coupling

2025· dissertation· en· W7161814738 sur OpenAlexaboutno aff
Juliette Belanger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMasonry and Concrete Structural Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoupling (piping)Compression testMaterials testing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche vise à évaluer la mécanique d'adhérence d'une nouvelle technique de rénovation utilisant des géosynthétiques en fibre de verre rigide et en polypropylène ductile comme mortier armé de textile (MAT) sur des structures en maçonnerie non armée (MNA) dans l'est du Canada. Dans cette région, de nombreux bâtiments URM vieillissants nécessitent des solutions de réparation et de réhabilitation abordables, une nécessité qui est également stipulée par le Code national du bâtiment du Canada dans le cas de rénovations majeures ou de changements d'utilisation des bâtiments. En raison des importantes fluctuations de température dans la région, les géosynthétiques – connus pour leur durabilité et leur stabilité chimique dans les applications géotechniques – sont des matériaux prometteurs pour la rénovation. Cependant, les recherches existantes sont limitées et principalement européennes, ce qui limite l'applicabilité en Amérique du Nord en raison des différences de climat, de matériaux, de typologies architecturales et de réglementations. Le programme expérimental comprend des essais d'adhérence au cisaillement par simple lambeau (SLSB) sur des spécimens composés de bandes géosynthétiques ductiles (polypropylène) ou rigides (fibre de verre) noyées dans un mortier à base de chaux et collées à la surface d'une unité de maçonnerie. Plusieurs itérations de coulage ont été effectuées pour optimiser la force d'adhérence, ce qui a permis d'obtenir un total de 72 spécimens. Les résultats des tests ont indiqué que la qualité de l'exécution, la teneur en humidité pendant le coulage et le taux de chargement influencent de manière significative la performance de l'adhérence et les modes de défaillance

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
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Résumé présentoui

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