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Enregistrement W3173729802 · doi:10.1155/2021/6616559

A Review of the Methods for Predicting the Effective In‐Plane Shear Modulus of Cross‐Laminated Timber (CLT)

2021· review· en· W3173729802 sur OpenAlexafffund
Mehsam Tanzim Khan, Ying Hei Chui, Dongsheng Huang

Notice bibliographique

RevueAdvances in Civil Engineering · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFPInnovations
Mots-clésShear modulusCross laminated timberShear (geology)ModulusStructural engineeringPlane (geometry)Materials scienceSpecific modulusGeotechnical engineeringElastic modulusComposite materialGeologyEngineeringMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cross‐laminated timber (CLT) is a type of engineered wood product that offers both high in‐plane and out‐of‐plane load‐bearing capacity. It is slowly becoming an alternative material for building high‐rise structures. However, there is no current standard or regulation for determining the shear modulus of CLT under in‐plane loading condition, which is a very important property for its use as structural members. Few methods have been proposed over the last decade to determine the in‐plane shear modulus of CLT. Almost all of the methods proposed until now have their strengths and weaknesses. In this paper, some of the prominent methods for determining the in‐plane shear modulus of CLT are described and analysed. The descriptions along with the critical discussions will facilitate a better understanding and might pave the way to further enhancements of the method(s) to determine the in‐plane shear modulus of CLT.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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