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Enregistrement W2904295877 · doi:10.5102/pic.n3.2017.5774

LEVANTAMENTO E CADASTRAMENTO DE PATOLOGIAS ESTRUTURAIS UTILIZANDO FOTOGRAFIAS TERMOGRÁFICAS E DRONES NA COMPOSIÇÃO DE BANCO GEOGRÁFICOS

2018· article· pt· W2904295877 sur OpenAlexaff
Marcos Eliade Alves Gomes, Thássio Josué Barros Xavier, Renato Apolinário Francisco

Notice bibliographique

RevuePrograma de Iniciação Científica - PIC/UniCEUB - Relatórios de Pesquisa · 2018
Typearticle
Languept
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Os materiais que compõe toda estrutura sofrem processos de deterioração, sofrendo alterações em suas propriedades e no seu comportamento, podendo ocasionar a perda do desempenho estrutural face aos estados limites últimos e de serviço. Caso não seja seguido um plano de manutenção e a estrutura necessite de intervenções ou que haja restrições em seu uso, essas medidas acarretarão em prejuízos. Busca-se com esta pesquisa avaliar Obras de Artes Especiais (OAE), levantando suas manifestações patológicas com auxílio de câmeras termográficas, afim de avaliar a implementação de um plano de manutenção. Utilizou-se a metodologia GDE/UnB, método que tem como objetivo quantificar o grau de degradação de uma estrutura para a realização das inspeções e para a estruturação do banco de dados geográfico. Através do desenvolvimento das inspeções, estruturação dos dados coletados em campo e calculando o grau de deterioração da estrutura, com base na metodologia GDE/UnB, verificou-se que os viadutos inspecionadas necessitam de intervenções imediatas a fim de restaurar suas propriedades e características estruturais iniciais, devolvendo-as ao desempenho estabelecido em projeto. Em comparação com os resultados encontrados por Verly (2015), pesquisador que outrora realizou inspeções nas mesmas OAEs em tela, verificou-se, de maneira geral, um aumento no grau de degradação das estruturas. Esse indicador revela a evolução face ao tempo das anomalias já presentes em 2015, bem como o surgimento de novas. Por fim, espera-se que este trabalho colabore evidenciando a importância da utilização de mecanismos tecnológicos para o auxílio em inspeções, a importância da inspeção como forma de mitigação de manifestações patologias, busca-se também, que as análises aqui desenvolvidas sirvam para a tomada de medidas visando a recuperação das estruturas analisadas

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,267 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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