Estudo da Dosagem de Argamassa camada única de Solo com Adição de Fibra de Poliéster
Bibliographic record
Abstract
A construção civil é responsável por grande parte do impacto ambiental no planeta, consequentemente, pesquisas em sustentabilidade são assuntos em ascensão. Assim, o presente trabalho objetivou promover o desenvolvimento de formulações preliminares de argamassa de solo com adições de fibras têxteis de poliéster, analisando seu potencial em substituir a argamassa de revestimento cimentícia utilizada em ambientes internos. Avaliou-se principalmente propriedades como a consistência e a fissuração formuladas com dois solos distintos, um com predominância de partículas argilosas e outro arenosas, foram feitas misturas de solo com variações nos teores de umidade e percentagens de adição de fibras de poliéster para conter a fissuração. A partir dos resultados obtidos observou-se que existe um intervalo ótimo de umidade, e que a inserção de fibras pôde reduzir o índice de fissuração. As argamassas com solo arenoso apresentaram menores índices de fissuração, porém ainda são necessários outros ensaios para avaliar outras características importantes na avaliação de uma argamassa de revestimento.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".