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Enregistrement W2604616076 · doi:10.1061/9780784480427.036

Post-Tensioned Mass Timber Systems

2017· article· en· W2604616076 sur OpenAlexaff
Asif Iqbal, Marjan Popovski

Notice bibliographique

RevueStructures Congress 2017 · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensFPInnovationsUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural systemShear wallMoment (physics)Computer scienceConstruction engineeringEngineeringEvent (particle physics)Structural engineeringArchitectural engineeringCivil engineeringSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new type of mass timber structural system has been developed in New Zealand over the last decade. Timber members made of engineered wood products are used in combination with post-tensioning cables to produce highly efficient structural components suitable for multi-story moment resisting frames or shear wall-based lateral load resisting systems. Both systems are particularly useful in structures designed in high seismic regions. The post-tensioning also ensures self-centering of the components and the structural systems after a seismic event. In addition to the post-tensioning, the systems can use energy dissipating devices within the connections that further enhance the ductility of the systems and make them good candidates for low damage structural applications. Extensive experimental and numerical studies have been conducted to determine the performance of these systems and design procedures have been developed for practical applications. In an effort to bring this system closer to the North American designers, this paper contains a summary of the evolution of the concept and the most important research projects and findings to date. In addition, a number of applications within and outside New Zealand are reviewed to demonstrate the applicability of the concept. Finally, potential and recent initiatives for adoption of the technology in North America are 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 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,730

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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