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Enregistrement W3208189029 · doi:10.32920/ryerson.14648961.v1

The effect of different mix proportions on the hygrothermal performance of hempcrete in the Canadian context

2021· preprint· en· W3208189029 sur OpenAlexaffabout
Ujwal Dhakal

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHygrothermal properties of building materials
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Envelope (radar)Raw materialLimeMaterials scienceThermal conductivityEnvironmental scienceComposite materialCivil engineeringStructural engineeringComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hempcrete is a light composite bio-based envelope plus insulation material with lime as binding agent and hemp as a renewable raw material from agriculture. The main qualities of hempcrete are hygrothermal behavior and low environmental impact. There is currently lack of clear cross-industry standards for hempcrete; however, extensive research, laboratory experiments and literature reviews are ongoing. The primary aim of this study was to understand the impact of different mixes on the performance of hempcrete and to establish hygrothermal behavior of a hempcrete wall in the Canadian context (by measuring dry density and some other hygroscopic parameters for 3 different mixes) as well as to define the required minimum thickness for a code compliant wall (as per OBC requirements) based on the most reliable reference R values. Based on the material values acquired from the tests and references, simulations for 2 types of wall assemblies and series of sensitivity analysis were carried out in WUFI software. Finally, further research on hygrothermal performance of hempcrete wall (using Canada grown hemp) was recommended to carry out by measuring thermal conductivity in various mean temperatures.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,192 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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