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Enregistrement W2278721167 · doi:10.1520/stp158820150013

Effect of Gypsum Board Orientation on Board Fall-Off in Fire Resistance Test Assemblies

2015· book-chapter· en· W2278721167 sur OpenAlexaffabout
Mohamed A. Sultan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire effects on concrete materials
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGypsumResistance (ecology)On boardFire resistanceTest (biology)Orientation (vector space)Materials scienceGeologyEngineeringComposite materialGeometryAerospace engineeringMathematicsEcologyBiologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents and discusses the results of an attempt that was made to determine the Type X, 12.7 mm and 15.9-mm-thick, gypsum board fall-off in fire resistance tests of different orientations (horizontal and vertical assemblies) for 83 and 41 full-scale floor and wall test assemblies, respectively. These tests were conducted at the National Research Council of Canada in accordance with the CAN/ULC–S101 standard, which is similar in fire exposure to the ASTM E119 fire resistance standard for updating the fire resistance ratings in the listed wall and floor assemblies in Part 9, Appendix A, of the National Building Codes of Canada. The results of tests were further analyzed to investigate the gypsum board fall-off for wall and floor assemblies. Four different approaches were investigated using the floor assemblies' test results to identify board fall-off criterion. The proposed temperature criterion selected is based on the sudden temperature rise on the back side of the fire exposed gypsum board due to the board fall-off. The same criterion was also used in predicting the gypsum board fall-off in wall assemblies. A comparison of the gypsum board fall-off based on test observations and temperature measurements and temperature criteria for gypsum board fall-off for both vertical and horizontal applications are presented and discussed.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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