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Enregistrement W3000382315 · doi:10.1002/fam.2771

Rectification of “restrained vs unrestrained”

2020· article· en· W3000382315 sur OpenAlexaff
Kevin J. LaMalva, Luke Bisby, John Gales, Thomas Gernay, Elie G. Hantouche, J.C. Jones, Ali Morovat, Robert Solomon, José L. Torero

Notice bibliographique

RevueFire and Materials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire effects on concrete materials
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandardizationFire safetyFire protection engineeringFire resistanceEngineeringForensic engineeringBoundary (topology)RoofFire testArchitectural engineeringConstruction engineeringCivil engineeringComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary For furnace testing of fire‐resistant floor and roof assemblies in the United States, the ASTM E 119 standard (and similarly the UL 263 standard) permits two classifications for boundary conditions: “restrained” and “unrestrained.” When incorporating tested assemblies into an actual structural system, the designer, oftentimes a fire protection or structural engineer, must judge whether a “restrained” or “unrestrained” classification is appropriate for the application. It is critical that this assumption be carefully considered and understood, as many qualified listings permit a lesser thickness of applied fire protection for steel structures (or less concrete cover for concrete structures) to achieve a certain fire resistance rating if a “restrained” classification is confirmed, as compared with an “unrestrained” classification. The emerging standardization of structural fire engineering practice in the United States will disrupt century‐long norms in the manner to which structural behavior in fire is addressed. For instance, the current edition of the ASCE/SEI 7 standard will greatly impact how designers consider restraint. Accordingly, this paper serves as an exposé of the “restrained vs unrestrained” paradigm in terms of its paradoxical nature and its controversial impact on the industry. More importantly, potential solutions toward industry rectification are provided for the first time in a contemporary study of this paradigm.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,177 · 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'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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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