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Enregistrement W1974099826 · doi:10.1680/gmat.12.00010

Novel green roofing membrane system made with recycled leftover paint

2012· article· en· W1974099826 sur OpenAlexaff
Moncef L. Nehdi, Ahmed M. Soliman

Notice bibliographique

RevueGreen Materials · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire dynamics and safety research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceOverlayHazardous wasteComposite materialMembraneComposite numberImpact resistanceWaste managementEnvironmental scienceEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leftover paint is considered as a hazardous material and is associated with costly disposal around the world. In this study, a novel green roofing membrane system having a primered composite overlay incorporating leftover paint was developed and experimentally evaluated. Its performance was compared with that of more conventional low-slope roofing systems. The experimental program included static puncture, dynamic impact, peeling, pull-off and exposure to fire testing. Two series of specimens were tested: unaged specimens cured at normal conditions and accelerated-aged specimens exposed to cold and arid conditions for different time periods. Results indicated that the primered composite overlay significantly improved the static puncture resistance, dynamic impact performance and fire resistance. The peeling and pull-off test results mainly depended on the method of installation for the single-ply membranes. The fully adhered system showed best performance. The exposure condition did not induce significant changes in measured properties by the end of the investigated period. It is demonstrated that beneficiating leftover paint in producing roofing systems can consume large volumes of this hazardous waste, yielding significant economic and environmental benefits and enhanced roofing membranes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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