MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2415816654 · doi:10.1680/jstbu.15.00009

Experimentally based <i>q</i>-factor estimation of cross-laminated timber walls

2016· article· en· W2415816654 sur OpenAlexaff
Luca Pozza, Roberto Scotta, Davide Trutalli, Andrea Polastri, Ian F. C. Smith

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Structures and Buildings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross laminated timberRange (aeronautics)Structural engineeringShear wallInterpretation (philosophy)EngineeringMathematicsStatisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Behaviour factor values applicable to cross-laminated timber (CLT) buildings are determined and several variables influencing construction are examined. The necessary experimental tests and analytical interpretation for estimating the behaviour factors for CLT wall systems, characterised as they are by several types of layout, were performed. The information given in this paper may be used to estimate the behaviour factor of whole CLT buildings. The results show that the proposed q-factors confirm that construction design decisions affect the seismic responses of buildings, as opposed to single values applied to all CLT buildings. The experimentally based approach used here was applied to physical test data for five CLT shear-wall arrangements. The results may be applied to a wide range of design situations, as analyses of common CLT specimens and simple generalisation of this method can be extended to other systems and configurations.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,403

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Structures and BuildingsMême sujetWood Treatment and PropertiesTravaux en français237 207