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Enregistrement W2806204859 · doi:10.1016/j.scitotenv.2018.05.354

Wind-driven rain and future risk to built heritage in the United Kingdom: Novel metrics for characterising rain spells

2018· article· en· W2806204859 sur OpenAlexfundno aff
Maureen Young, Dawson Stelfox, Joanne M. Curran, Heather Viles

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK Government
Mots-clésEnvironmental scienceMeteorologyClimate changeWind speedClimate zonesClimatologyGeographyGeology

Résumé

Wind-driven rain (WDR) is rain given a horizontal velocity component by wind and falling obliquely. It is a prominent environmental risk to built heritage, as it contributes to the damage of porous building materials and building element failure. While predicted climate trends are well-established, how they will specifically manifest in future WDR is uncertain. This paper combines UKCP09 Weather Generator predictions with a probabilistic process to create hourly time series of climate parameters under a high-emissions scenario for 2070-2099 at eight UK sites. Exposure to WDR at these sites for baseline and future periods is calculated from semi-empirical models based on long-term hourly meteorological data using ISO 15927-3:2009. Towards the end of the twenty-first century, it is predicted that rain spells will have higher volumes, i.e. a higher quantity of water will impact façades, across all 8 sites. Although the average number of spells is predicted to remain constant, they will be shorter with longer of periods of time between them and more intense with wind-driven rain occurring for a greater proportion of hours within them. It is likely that in this scenario building element failure - such as moisture ingress through cracks and gutter over-spill - will occur more frequently. There will be higher rates of moisture cycling and enhanced deep-seated wetting. These predicted changes require new metrics for wind-driven rain to be developed, so that future impacts can be managed effectively and efficiently.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : fund_new · poids de sondage : 1678.90 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Climate modeling of wind driven rain risk to built heritage; a domain science question.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

The study models wind-driven rain and risks to built heritage.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Climate/heritage science on wind-driven rain risk to UK buildings; object is built heritage exposure, not research.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations66
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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