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Enregistrement W3136312740 · doi:10.3390/buildings11030117

Assessing the Moisture Load in a Vinyl-Clad Wall Assembly through Watertightness Tests

2021· article· en· W3136312740 sur OpenAlexafffundabout
Zhe Xiao, Michael Lacasse, Maurice Defo, Elena Dragomirescu

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesInfrastructure Canada
Mots-clésMoistureEnvironmental scienceWind speedASHRAE 90.1Intensity (physics)Water contentStructural engineeringClimate zonesGeotechnical engineeringEngineeringMeteorologyMaterials scienceComposite materialGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The moisture load in wall assemblies is typically considered as 1% of the Wind Driving Rain (WDR) load that is deposited on the surface of wall assemblies as specified in the ASHRAE-160 standard whereas this ratio has been shown to be inaccurate as compared to results derived from several watertightness tests. Accurate assessment of moisture loads arising from WDR can be obtained through the watertightness test during which different levels of WDR intensities and Driving Rain Wind Pressures (DRWPs) are applied to a test specimen and water that penetrates wall assembly can thus be quantified. Although many previous studies have included watertightness tests, only a few of these have attempted to correlate the moisture loads to WDR conditions as may occur in specific locations within a country. To improve the assessment of moisture loads for a vinyl-clad wall assembly, a wall test specimen was tested following a test protocol based on local climate data using National Research Council of Canada’s Dynamic Wind and Wall Testing Facility (DWTF). The use of this test protocol permitted quantifying the moisture load in the vinyl wall assembly when subjected to several different simulated WDR conditions. The moisture load was formulated as a function of the WDR intensity and DRWP which thereafter allowed evaluating the moisture load based on a given climate’s hourly rainfall intensity and wind velocity. Such work is particularly relevant considering that the intensity, duration and frequency of WDR events across Canada will in some regions increase due to the effects of climate change.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,275
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 tête enseignante, 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
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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