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Enregistrement W2140962455 · doi:10.1139/l07-109

Service-life assessment of building components: application of evidence theory

2008· article· en· W2140962455 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel Boissier, Jérôme Lair

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Computer scienceReliability engineeringService (business)Identification (biology)Process (computing)Fuzzy setScale (ratio)Set (abstract data type)Fuzzy logicData miningOperations researchRisk analysis (engineering)EngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper deals with the assessment of the service life of in-service building components subjected to known environmental and usage conditions. This assessment is complex because of two primary features. First, the assessment has to be carried within a multiscale context: a geometric scale that ranges from the material or elemental to building scale; a range in the complexity of the degradation (phenomena that varies from a single phenomenon to the consideration of several degradation scenarios); a range of possible performance requirements, from one function to several; and consideration, as well, to the time over which the process is carried out that may span from the design stage to that of management and repair. Second, this assessment must also take into consideration the availability and features of service-life data that by nature is heterogeneous, imprecise, uncertain, and incomplete. In this context, a comprehensive methodology is developed using all available data on service life derived from existing methods of service-life assessment of materials, elements or building components. Such data may, for example, be extracted from fundamental studies on durability, accelerated short-term exposure tests, statistical methods, factorial methods, feedback from practice, or expert opinion or other sources. The main stages of this methodology are: (i) identification of all possible degradation scenarios provided by failure mode and effects analysis (FMEA); (ii) collection of all available service-life data (SL-data) associated with these degradation scenarios, transformation of this data into a fuzzy-set format, and assessment of its quality; (iii) processing of unification of data and aggregation of data; and (iv) assessment of the service life of building components. The case study of a window unit allows for: (i) service-life assessment of a building component to be processed by unification of data and aggregation of data and (ii) a conclusion to be deduced.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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