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Enregistrement W2087139239 · doi:10.1139/l06-159

Civionics for structural health monitoring

2007· article· en· W2087139239 sur OpenAlexvenueno aff
E. Rivera, Aftab A. Mufti, D. J. Thomson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural health monitoringProcess (computing)Key (lock)EngineeringElectronicsConstruction engineeringWork (physics)Systems engineeringComputer scienceRisk analysis (engineering)Computer securityMechanical engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the design and construction of civil structures continue to evolve, it is becoming imperative that these structures be monitored for their health. To meet this need, the discipline of civionics has emerged. It involves the application of electronics to civil structures and aims to assist engineers in realizing the full benefits of structural health monitoring (SHM). Therefore, the goal of the civionics specifications outlined in this work is to ensure that the installation and operation of fibre optic sensors are successful. This paper will discuss several lessons learned during the implementation of health monitoring systems for civil structures. The monitoring of these structures primarily motivated the writing of these specifications. Creating a standard procedure for SHM eliminated several ambiguities, such as fibre sensor specifications and the types of cables required. As a result, it is expected that these specifications will help ensure that the sensors will survive the installation process and eventually prove their value over years of structural health monitoring. The civionics fibre optic sensor specifications include the requirements for fibre sensors and their corresponding readout units. They also include specifications for the cables, conduits, junction boxes, termination, and environmental protection.Key words: civionics, structural health monitoring, fibre optic sensors, specifications.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,027

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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