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Record W7009768509

Étude sur la poudre de verre de source électronique et le contrôle de l’expansion due à la RAS dans les bétons architecturaux contenant des granulats de verre

2019· other· fr· W7009768509 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2019
Typeother
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicOlder Adults Driving Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedium termPhase (matter)Single phase
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’utilisation mondiale du béton est en constante augmentation, ce qui signifie une augmentation de la consommation des ressources naturelles liées à la production du béton. Comme ces ressources sont limitées, il faut chercher des matériaux alternatifs à l’utilisation de la pierre, du sable et du ciment pour soutenir l’industrie. Au Québec, une alternative à ces matériaux est le verre. Le verre peut être utilisé tant en remplacement du ciment qu’en remplacement des granulats. La source alternative de verre la plus connue est le verre de bouteille post-consommation, mais une nouvelle source croit en importance depuis quelques années. En effet, avec les progrès rapides de la technologie de verre post-consommation issue de l’industrie de l’électronique peut être une source intéressante. Une des phases de ce projet est la caractérisation de la poudre de verre électronique (PVE) en tant qu’ajout cimentaire. Les essais réalisés avec ce matériau montrent que le comportement de la PVE a un comportement semblable à la poudre de verre de bouteilles tant au niveau des résistances à la compression que de la durabilité. L’autre phase du projet vise à utiliser les granulats de verre de bouteilles post-consommation. L’utilisation de verre apporte un aspect architectural très intéressant. Cependant, ce matériau a un inconvénient majeur, il est très sensible à la réaction alcalis-silice (RAS). Cette réaction entraine une dégradation prématurée du béton. Cette phase du projet a été concentrée sur l’élimination de la RAS dans les bétons avec granulats de verre tout en en conservant l’aspect architectural. Une grande série de mortiers a été réalisée afin de déterminer les combinaisons de matériaux cimentaires les plus efficaces. Le ciment GU, GU pale, GU à faible teneur en alcalis, le ciment blanc, les cendres volantes, le métakaolin et la poudre de verre ont été évalués. Les mélanges les plus efficaces sont le ciment GU avec 30 % de cendres volantes pour un mélange binaire ou 30 % de cendres volantes et 5 % de métakaolin pour un mélange ternaire. Des bétons ont été faits avec ces combinaisons et les résultats montrent que les granulats de verre nuisent à la maniabilité du béton, mais que l’expansion due à la RAS est réduite de plus de 90 % pour les bétons fait selon la norme CSA A23.2-14A et ceux inspirés de l’industrie.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.009

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.255
Teacher spread0.239 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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

Citations0
Published2019
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