Évaluation de la performance de systèmes anticorrosion pour tabliers de ponts en béton armé
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente un résumé des résultats de recherche sur la performance in situ de systèmes de protection contre la corrosion appliqués sur les parapets de deux différents ponts en béton. Sur l'autoroute 13 à Laval (Québec), neuf systèmes inhibiteurs de corrosion, installés en 1996 durant la reconstruction d'un parapet de pont en béton, ont été évalués pendant plus de cinq ans. L'évaluation in situ incluait, entre autres, des mesures annuelles de potentiels et de taux de corrosion. Les résultats indiquent que le système composé d'un adjuvant anticorrosion inorganique s'est avéré parmi les plus efficaces à réduire le risque de corrosion des armatures. Le système composé de barres d'armature revêtues d'époxy a démontré une très bonne performance durant la première année seulement. Sur l'autoroute 17 à Renfrew (Ontario), six systèmes de béton de réparation ont été installés en 1999 pour la réparation de sections de parapet de pont endommagées par l'écaillage du béton causé par la corrosion de l'armature. Les données obtenues provenaient de différents types de sondes enfouies dans les bétons de réparation et le béton existant pour une période de trois ans. Les résultats indiquent que le risque de corrosion de l'armature dans la réparation peut être réduit si le béton de réparation possède une faible perméabilité à l'eau jumelée à une résistivité électrique élevée. Cependant, tous les bétons de réparation ont montré des fissures verticales de retrait de séchage dès la première année de service. De plus, la corrosion de l'armature dans le vieux béton autour des réparations a continué de progresser, malgré les réparations apportées au parapet.
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) | 0.001 | 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".