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Enregistrement W2330115093 · doi:10.1115/ht-fed2004-56896

Measurement of Heat Flux From Fires

2004· article· en· W2330115093 sur OpenAlexaff
Cecilia S. Lam, Alexander L. Brown, Elizabeth J. Weckman, Walter Gill

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire dynamics and safety research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat fluxHeat sinkThermal conductionHeat transferMechanicsNucleate boilingHeat transfer coefficientThermodynamicsMaterials scienceThermalCritical heat fluxPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heat flux is an important parameter for characterization of the thermal impact of a fire on its surroundings. However, heat flux cannot be measured directly because it represents the rate of heat transfer to a unit area of surface. Therefore, most heat flux measurements are based on the measurement of temperature changes at or near the surface of interest [1,2]. Some instruments, such as the Gardon gauge [3] and the thermopile [2], measure the temperature difference between a surface and a heat sink. In radiation-dominated environments, this difference in temperature is often assumed to be linearly related to the incident heat flux. Other sensors measure a surface and/or interior temperature and inverse heat conduction methods frequently must be employed to calculate the corresponding heat flux [1,4]. Typical assumptions include one-dimensional conduction heat transfer and negligible heat loss from the surface. The thermal properties of the gauge materials must be known and, since these properties are functions of temperature, the problem often becomes non-linear.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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