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Record W408513247 · doi:10.1051/mattech/2015010

Biocicatrisation : application à la réparation de mortiers âgés

2015· article· fr· W408513247 on OpenAlexaff
Jean Ducasse-Lapeyrusse, Christine Lors, R. Gagné, D. Damidot

Bibliographic record

VenueMatériaux & Techniques · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicMicrobial Applications in Construction Materials
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsCalcium carbonateChemistryPhysicsMolecular biologyBiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

La biocicatrisation constitue un moyen prometteur pour la réparation des grosses micro-fissures (de l’ordre de 250 μm). Ce système de réparation repose sur la capacité des bactéries à générer du carbonate de calcium, CaCO3, afin de colmater les fissures. Le phénomène de biocicatrisation est complexe, faisant intervenir l’activité bactérienne, le milieu de culture nécessaire à la croissance bactérienne, la composition du matériau et les conditions environnementales (température et humidité). L’objectif de cette étude vise à élaborer un procédé de biocicatrisation tout en permettant de comprendre l’influence spécifique des différents paramètres d’influence. Elle nécessite dans un premier temps de mettre au point un milieu conduisant à une croissance optimale de la souche bactérienne étudiée, Bacillus pseudofirmus, et générant une quantité significative de carbonate de calcium. La suspension bactérienne obtenue est ensuite imprégnée dans des fissures carbonatées de l’ordre de 250 μm, créées dans des éprouvettes de mortier. L’efficacité de la biocicatrisation est estimée en mesurant l’évolution des ouvertures des fissures par des mesures de débit d’air. Les résultats obtenus ont montré que le milieu à base de lactate de calcium, de nitrate de calcium et d’extrait de levure en présence de Bacillus pseudofirmus confère au mortier une capacité de cicatrisation accrue pour des fissures de l’ordre de 250 μm, que les phénomènes abiotiques ne peuvent pas colmater. En effet, le taux apparent de cicatrisation est de plus de 70 % résultant de la formation d’une couche de cicatrisation de plus de 74 μm constituée de calcite mêlée à un biofilm.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.524
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.002

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.267 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations4
Published2015
Admission routes1
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