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Enregistrement W2921333877 · doi:10.1680/jcoma.18.00054

Steady-state and dynamic hygrothermal performance of rendered straw bale walls

2019· article· en· W2921333877 sur OpenAlexaff
Andrew Thomson, Kris J. Dick, Pete Walker

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Construction Materials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHygrothermal properties of building materials
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrawMoistureWork (physics)LimeEnvironmental scienceMaterials scienceDynamic insulationWaste managementThermal insulationComposite materialMechanical engineeringEngineeringVacuum insulated panelAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wheat straw, in the form of compacted bales, is increasingly used as thermal insulation in the external walls of buildings. Common practice is to use a render finish, applied directly to surface of the straw bales, to protect them from decay, and enhance structural performance and fire resistance. Coatings are typically made of water vapour permeable materials, such as lime or earth-based renders. Such coatings should allow water vapour to diffuse through, minimising the risk of liquid moisture build up within the thickness of the wall, reducing likelihood of decay. However, to date there has been very limited scientific study of this behaviour in rendered straw bale walls. The aim of the work presented in this paper was to develop understanding of the hygrothermal performance of lime rendered wheat straw bales. A test panel was subjected to varying environmental conditions, including a thermal shock, dynamic freeze–thaw exposure and hot humid conditions. Key scientific contributions of this work include data on the dynamic and steady-state hygrothermal characteristics wheat straw bale walls, combined with the application of heat and moisture modelling. This work will further support uptake of straw bale construction by designers and their wider use in energy-efficient construction projects.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,731

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,168 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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