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Enregistrement W2776164350

PROBABILISTIC APPROACH TO SELECTING A REASONABLE MINIMUM SAMPLE OF ROOMS FOR ASTM E-336 TESTING

2017· article· en· W2776164350 sur OpenAlexaffvenue
Andrew Bell, Aaron Haniff, Russ Lewis, C. Reuten

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConstruction Engineering and Safety
Établissements canadiensRowan Williams Davies & Irwin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkmanshipProbabilistic logicSample (material)Reliability engineeringComputer scienceStatistical analysisPartition (number theory)Process (computing)EngineeringStatistical hypothesis testingStatisticsStructural engineeringMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Faced with the potential of assessing compliance of 10,000 rooms within a new building complex, a statistical approach was developed to minimize the number of partitions to be ASTM E-336 tested.  The building was constructed with various wall STCs ranging from STC 45 through STC 65+.  Testing was designed primarily for wall constructions of STC 50 and STC 55 as they dominate the number of construction types.  In addition to assessing compliance, the testing program was devised to find chronic deficiencies in the wall constructions during the build to result in immediate improvements in construction practices.  Partitions to be tested were selected to include samples of different partition constructions, configurations, and sizes, as well as different room types, and were selected as randomly as possible spread evenly throughout the complex.  The random element in selecting partitions is essential to assess workmanship of different construction crews, and is also important for maintaining the integrity of the statistical prediction process discussed below. A probability theory method was used to evaluate the results of field-measured ASTC versus the design STC requirements. This method includes a technique for assessing the results of remediating partitions that initially fail the criterion described above, and the subsequent remediation of similar partitions and adjustment of construction practices going forward.  The statistical approach is designed to quantify the fraction of partitions that are rated a “Pass” for each round of testing and to compare the results to previous testing samples.  The statistical analysis then provides a means of estimating the overall expected “Pass/Fail” rate for all partitions within the complex.  The goal was to have a target % of total partitions to achieve the targeted ASTC rating.  This level of performance is also achieved with a specific level of statistical confidence certainty.  Testing of the complex was completed through an iterative process using the above approach until the set criteria were met.

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)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil0,868

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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