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Enregistrement W2944902451 · doi:10.3390/buildings9050124

Development of an Assessment Method to Evaluate the Quality of Remedial Treatments on Concrete Flat Roofs of Multiple Buildings

2019· article· en· W2944902451 sur OpenAlexaff
Chin Ong Woon, Sudharshan N. Raman, Md. Safiuddin, Maslina Jamil, M.F.M. Zain

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderground infrastructure and sustainability
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityGeorge Brown College
Organismes subventionnairesUniversiti Kebangsaan Malaysia
Mots-clésRemedial educationCivil engineeringRanking (information retrieval)Quality (philosophy)EngineeringRemedial actionQuality assessmentRoofWeightingConstruction engineeringEvaluation methodsComputer scienceReliability engineeringEnvironmental remediationMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Existing assessment tools have not been successfully used to evaluate the performance of the remedial treatment of concrete flat roofs by building users or building management personnel because they are complicated and difficult to be applied by non-experts. In this study, a semi-quantitative method has been developed to assess the quality of remedial treatment on concrete flat roofs of multiple buildings. A 10-point scale weighting was calculated based on the results of ranking, and then the score assessment scheme was developed. Results revealed that the repairing principles included protection against ingress (W = 7.25), physical resistance against ingress (W = 5.23), concrete restoration (W = 8.22), structural strengthening (W = 8.22), moisture control (W = 6.59), and chemical resistance (W = 4.57). The grouped principles included physical resistance (W = 6.24), structural stability (W = 8.22), and chemical resistance (W = 5.58). The scoring assessment scheme was applied to a remedial treatment on multilayer concrete flat roof which was treated with bituminous membrane. The assessment scheme was revised based on the surveyors’ comments and then verified by the experts. This assessment method secured and improved the quality of the remedial treatment, since the building management staff/owner successfully evaluated, controlled, and monitored the quality of remedial treatments.

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)0,002
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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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