Viabilidade do uso de placas de granito como lajes em edificações
Bibliographic record
Abstract
Placas de granitos são amplamente empregadas no revestimento de pisos na forma de ladrilhos assentados com argamassa industrializada. Recentemente, tem crescido o interesse no uso de sistemas não aderentes (sem argamassa) com placas de rocha. Porém, na literatura muito pouco foi publicado a respeito. O presente trabalho avaliou as propriedades físico-mecânicas de três granitos com grande aceitação comercial, e determinou as espessuras necessárias para estas das placas serem usadas como lajes de 200 cm de largura por 300 cm de comprimento, apoiadas pelas quatro extremidades em vigas de concreto. As propriedades testadas para o projeto estrutural das placas de granito foram: resistência à compressão, resistência à flexão por três pontos, módulo de elasticidade e coeficiente de Poisson. Foram também determinados o coeficiente de atrito e a resistência à abrasão profunda para a avaliação do desempenho do piso, de acordo com o uso e o ambiente de exposição,. Os resultados indicaram que o charnockito Verde Labrador deve ser usado com espessura de 30 mm, restrita a ambientes internos. O sienogranito e o monzogranito podem ser empregados em ambientes internos e externos. As placas do monzogranito Cinza Castelo devem possuir espessura de 20 mm, e as do sienogranito Vermelho Brasília devem possuir 30 mm de espessura.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".