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Enregistrement W3038258209 · doi:10.1051/e3sconf/202017211003

Climate data analysis to assess resilience of wall assemblies to moisture loads arising from the effects of wind-driven rain

2020· article· en· W3038258209 sur OpenAlexaff
Zhe Xiao, Michael Lacasse, Abhishek Gaur, Elena Dragomirescu

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHygrothermal properties of building materials
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoistureEnvironmental scienceResilience (materials science)Structural engineeringEngineeringMeteorologyMaterials scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In North America, and abroad, there currently exist standard test protocols for assessing the watertightness of wall assemblies and fenestration components although most of these methods are not directly related to expectations of in-field conditions as might be experienced by a wall assembly over its intended service life. How useful might such test protocols be to help determine the longevity of wall assemblies to future climate loads? Existing walls may, depending on their geographic location, be vulnerable to future climate loads and thus risk premature deterioration. For the design of new wall assemblies consideration ought to given to the non-stationarity of the climate and implications on the moisture loads on walls and the expected performance over the long-term. To permit assessing the resilience of wall assemblies to the effects of a changing climate as may occur in the future, and indeed, perhaps heightened moisture loads, one requires sufficient information on the watertightness of the assembly in relation to specified wind-driven rain loads and wall air-leakage conditions from which wall moisture retention functions could readily be developed. Such moisture functions are the basis of input of moisture loads to hygrothermal models and from which the expected long-term wall moisture performance can subsequently be derived. In this paper, a description is provided of the strategies used to analyze the WDR load for generating experimental input for a watertightness test protocol under development to assess resilience of wall assemblies to moisture loads arising from the effects of wind-driven rain in consideration of both historical climate loads and those as may arise from a changing climate.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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