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Enregistrement W2001456201 · doi:10.5539/jsd.v3n4p171

An Analysis of Dampness Study on Heritage Building: A Case Study Ipoh Old Post Office Building and Suluh Budiman Building, UPSI, Perak, Malaysia

2010· article· en· W2001456201 sur OpenAlexvenueno aff
Al-Hafzan Abdullah Halim, Anas Zafirol Abdullah Halim

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMasonry and Concrete Structural Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchitectural engineeringArchitectureCivil engineeringCultural heritageEngineeringGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analysis of dampness covers a variety of methods for measuring moisture content in both high level and trace amounts in solids such as building element. Analysis of dampness in heritage building is very important to avoid serious damage in heritage property. One of the heritages building in Perak is Ipoh Old Post Office Building and the other heritage building in Perak is Suluh Budiman Building at UPSI. Ipoh Old Post Office Building and Suluh Budiman Building are historical buildings which show the colonial’s features and European architecture. From the site observation, a lot of defects occurred in these buildings had been identified during the investigation and some minor defects can be seen in almost every part of the building. High moisture content or dampness at heritage wall had caused almost every part of the building experienced a very serious defect and a prompt action must be taken before the increasing of cost implication. Hence, a study on moisture before conducting any conservation and repair work is needed and it is very important to help the conservator and building environmental designer to analyze and understand the exact sources of dampness’s problem correctly and effectively. The correct analysis of dampness on heritage building will produce the best method to overcome the sources and the actual dampness problem in heritage building generally.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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