MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2958690110 · doi:10.18280/acsm.430204

Thermal Performance Analysis of Exterior Wall Materials of Huizhou Residential Buildings Adapted to Local Climate

2019· article· en· W2958690110 sur OpenAlexvenueno aff
Bin Zheng, Jieli Sui, Yanhui Tan, Lingling Zhang

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnergy and Environmental Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchitectural engineeringEnvironmental scienceClimate zonesCivil engineeringEngineeringStructural engineeringGeologyClimatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The exterior wall, essential to the envelope structure of Huizhou residential buildings, enjoys a unique ability to adapt to the local environment and climate.However, there is a lack of experiments and quantitative data on the thermal performance of exterior wall materials, owing to the complexity in the current situation of Huizhou residential buildings.Therefore, the purpose of this study is to explore the physical properties and energy transfer features of the exterior walls of Huizhou residential buildings.Specifically, the thermal performances of four types of walls of Huizhou residential buildings, with different materials and structures, were compared through field survey, field test and lab test.The principal conclusion is that the heat transfer coefficients of the four types of walls, namely, the traditional rowlock cavity wall made from black bricks and yellow mud, the new rowlock cavity wall with cement bricks, the new composite wall of Hongcun Village, and the solid wall of self-built houses in Jicun Village, were respectively, 1.892 W/m 2 •K, 2.821 W/m 2 •K, 2.024 W/m 2 •K and 3.588 W/m 2 •K; the traditional rowlock cavity wall made from black bricks and yellow mud boasted the best thermal performance.The research findings lay the basis for the development of ecofriendly walls that adapt to the local climatic environment.

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 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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnales de Chimie Science des MatériauxMême sujetEnergy and Environmental SystemsTravaux en français237 207