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Enregistrement W3018027865 · doi:10.3390/buildings10050081

Technical Performance Overview of Bio-Based Insulation Materials Compared to Expanded Polystyrene

2020· article· en· W3018027865 sur OpenAlexafffund
Cassandra Lafond, Pierre Blanchet

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire dynamics and safety research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials sciencePolystyreneCombustibilityThermal insulationComposite materialThermal conductivityExpanded polystyreneCombustionPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The energy efficiency of buildings is well documented. However, to improve standards of energy efficiency, the embodied energy of materials included in the envelope is also increasing. Natural fibers like wood and hemp are used to make low environmental impact insulation products. Technical characterizations of five bio-based materials are described and compared to a common, traditional, synthetic-based insulation material, i.e., expanded polystyrene. The study tests the thermal conductivity and the vapor transmission performance, as well as the combustibility of the material. Achieving densities below 60 kg/m3, wood and hemp batt insulation products show thermal conductivity in the same range as expanded polystyrene (0.036 kW/mK). The vapor permeability depends on the geometry of the internal structure of the material. With long fibers are intertwined with interstices, vapor can diffuse and flow through the natural insulation up to three times more than with cellular synthetic (polymer) -based insulation. Having a short ignition times, natural insulation materials are highly combustible. On the other hand, they release a significantly lower amount of smoke and heat during combustion, making them safer than the expanded polystyrene. The behavior of a bio-based building envelopes needs to be assessed to understand the hygrothermal characteristics of these nontraditional materials which are currently being used in building systems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeObservationnel
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

Citations52
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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