Why Buildings Fail: Are We Learning From Our Mistakes?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Most building professionals have investigated or performed remedial designs for at least one architectural or engineering system failure during their careers. Other practitioners, especially those who work for forensic consultants or firms specializing in disaster response and repair, are more familiar with the variety and extent of building failures as they assist their clients in restoring damaged or deficient buildings. The advent of social medial and twenty-four-hour news channels along with the general ease of finding more examples of failures in the Internet have made us realize that building failures in the broad sense are much more common than we may have realized.Relatively recent events leading to building failures such as the Christchurch, New Zealand earthquakes, the roof/parking deck of the Algo Centre mall in the northern Ontario, Canada city of Elliot Lake and the Indiana State Fairground stage collapse in the US are just a few reminders that much more work needs to be done on a variety of fronts to prevent building failures from a life safety standpoint. The need is compounded by economic concerns from what would be considered more mundane or common failures. Inspections by the author after Hurricane Katrina revealed a huge number of failures associated rain water alone as roofs, windows, flashing, mechanical penetrations etc. failed leading to interior water penetration often resulting in more damage from damp conditions and mold propagation than outright structural collapses. [...]
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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