Análise do desempenho físico-mecânico de compósitos cimentício com adição de partículas de madeira eucalipto
Bibliographic record
Abstract
Resumo A utilização de materiais compósitos produzidos com adição de matérias-primas renováveis tem conquistado ampla aceitação devido à crescente escassez de recursos naturais. Esta pesquisa teve como objetivo analisar o desempenho de compósitos produzidos com cimento e madeira com dois diferentes aglomerantes, visando avaliar a resistência à compressão aos 28 dias e a densidade aparente. Foram produzidos um total de 48 corpos de prova de cimento-madeira, distribuídos em 8 tratamentos, cada um com 6 corpos de prova. Esses tratamentos variaram em relação ao tipo de cimento Portland utilizado (CP2 e CP5), à condição das partículas de madeira de Eucalyptus grandis (pré-tratadas com água fria ou in natura) e uso do aditivo cloreto de cálcio. Foram realizados o ensaio mecânico de compressão para a determinação do módulo de elasticidade secante (Ecs,28) e da resistência média do concreto à compressão aos 28 dias (fcm) e da densidade aparente dos compósitos. Os tratamentos com cimento Portland CP5 e com aditivos tiveram melhores desempenho mecânico.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 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) | 0.001 | 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".