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Enregistrement W2144327716 · doi:10.1177/1744259112450419

Thermal performance of wall assemblies with low emissivity

2012· article· en· W2144327716 sur OpenAlexaff
Hamed H. Saber

Notice bibliographique

RevueJournal of Building Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGas Dynamics and Kinetic Theory
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmissivityFOIL methodMaterials scienceThermal resistanceComposite materialLow emissivityThermalLayer (electronics)OpticsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In wall systems, airspaces can increase thermal resistance if a reflective material such as foil with low emissivity is installed in a furred-airspace assembly. In this article, the present model, hygIRC-C, was used to investigate the steady-state thermal resistance of wall assemblies that incorporate foil adhered to expanded polystyrene foam in a furred assembly. To investigate the effect of the furring orientation, the furring was installed horizontally and vertically and compared to walls with no furring. For wall with vertical furring, the three-dimensional version of the present model was used to capture the three-dimensional effect of the thermal bridges. Because the foil emissivity can be affected by dust accumulation and/or water vapor condensation on the foil surface, consideration was given to investigate the effect of both varying foil emissivity and outdoor temperature on the thermal performance of the various wall specimens. The results showed that the thermal resistance ( R-value) of the reference wall (no furring) is greater than the wall specimens with furring. Also, the results showed that the contribution of the furred-airspace assembly to the R-value of wall specimen with vertical furring is higher than that for wall specimen with horizontal furring.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: 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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations19
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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