PROBABILISTIC APPROACH TO SELECTING A REASONABLE MINIMUM SAMPLE OF ROOMS FOR ASTM E-336 TESTING
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».