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Enregistrement W2992454048

Acoustical challenges for achieving enhanced acoustical performance within schools required by leed

2011· article· en· W2992454048 sur OpenAlexaffvenue
Zohreh Razavi

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCeiling (cloud)ReverberationHVACArchitectural engineeringCore (optical fiber)Space (punctuation)DoorsAcousticsEngineeringComputer scienceRoom acousticsMultimediaTelecommunicationsAir conditioningElectrical engineeringPhysicsMechanical engineeringStructural engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the ANSI 12.6-2002(R2009) standards, a core learning space is defined as a location within building where students assemble for educational purposes such as: classrooms, conference rooms, libraries and music rooms. Spaces where good communication is important but informal learning is the primary function are called ancillary learning spaces which include gymnasiums, cafeterias and corridors. The LEED&reg minimum acoustical performance - IEQ Prerequisite 3 - is to achieve a maximum background noise level of 45 dBA from HVAC systems within classrooms and core leaning spaces, and for core learning spaces smaller than 566 m 3 , confirm that 100% of the ceiling or equivalent surface areas are covered with acoustical material achieving NRC of 0.70 or higher. For space larger than 566 m3, the reverberation time should be 1.5 seconds or shorter. The LEED&regEnhanced Acoustical Performance - IEQ Credit 9 - is building shell, classroom partitions and other core learning spaces partitions should meet the STC requirements of ANSI S12.6-2002 standard, except windows, which must meet an STC rating of at least 35. Background noise level from HVAC in classrooms and other core learning spaces shouldn't exceed 40 dBA. The main acoustical challenges within schools where achieving enhanced acoustical performance are required by LEED&regwould be large windows and doors with unknown acoustical performances. A few challenges within schools will be discussed in this paper.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,192 · 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.

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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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