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Enregistrement W3139719480 · doi:10.4028/www.scientific.net/msf.1025.259

The Evolution of Gasses in Fire Suppression Systems to Promote Changes in Industrial Towards Global Sustainability

2021· article· en· W3139719480 sur OpenAlexaboutno aff
Jum’azulhisham bin Abdul Shukor, Rahim Jamian, Hassan Azmi, Muhammad Al Hapis Abdul Razak

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire dynamics and safety research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityGreenhouse gasGlobal warmingFire protectionSustainable developmentOzone layerSupply chainBusinessEnvironmental scienceHazardous wasteNatural resource economicsWaste managementEnvironmental protectionEnvironmental resource managementEnvironmental planningClimate changeEngineeringOzoneCivil engineeringMeteorologyPolitical scienceEconomicsEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The historical development of fire suppression technology evolved in the 1930s since the application of Halons as a fire extinguishing agent. The fire may cause tremendous losses to organizations. It affects the chain of businesses and the stability of the economic growth of a country. The key issues of greenhouse effects and safety and health as well contributes to the sudden change of the technology of fire extinguishing systems. The establishment of the Montreal Protocol and Kyoto Protocols controls the producers to develop, supply and use of environmentally hazardous gasses worldwide. Hence, promote global sustainable for upcoming generations. This paper is highlighting the reasons gas type fire extinguishing agents extensively used substituting conventional methods against fire. The fundamental equations of Ozone Depleting Potential and Global Warming Potential were properly discussed to show how severe these gasses exposed to the environment. The effectiveness of these gases as a clean agent in extinguishing the fire may convince prospect users to carry out the decision of changes. Potential extinguishing agents will be deliberated to investigate their needs as new fire suppression agents. It will be then to be suggested and recommended for further studies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,261 · 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'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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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