Analyse expérimentale du comportement des bétons à \nhautes performances légers (BHPL).
Bibliographic record
Abstract
L’utilisation de béton à haute performance (BHP) a permis d’élargir le domaine d’emploi \ndes bétons. Grace à la porosité limitée, la grande durabilité, les qualités rhéologiques et ses \npropriétés mécaniques remarquables, son emploi se développe fortement, de nombreuses \nannées de recherche ont été nécessaires pour produire ce type de béton spécial. \nCe travail a pour objectif de réaliser un BHP léger avec des matériaux disponibles sur le \nmarché Algérien \nL’étude expérimentale a porté sur la compatibilité ciment/superplastifiant, l’effet du \nrapport E/C (0.25, 0.30, 0.35, 0.5), l’effet du remplacement d’une partie du ciment par la \nfumée de silice (8%), l’effet du remplacement combiné d’une partie du ciment par la fumée \nde silice (8%) et la pouzzolane naturelle (10%, 15%, 25%) ainsi que l’effet de types des \ngranulats sur les propriétés du béton frais et durci en utilisant la méthode de formulation de \nl’université de Sherbrooke qui est facile à réaliser et donne de bons résultats. \nLes résultats obtenus permettent de conclure qu’il est possible de fabriquer un BHP \nléger dans notre pays en utilisant les matériaux existants sur le marché Algériens, \nce BHP léger a des bonnes propriétés physiques et mécaniques.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".