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Enregistrement W3209095299 · doi:10.32920/ryerson.14645193.v1

Thermal Performance Impacts of Venting EIFS Assemblies

2021· preprint· en· W3209095299 sur OpenAlexaff
Khaled H. Khaled

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Analysis of Composite Materials
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermalThermal insulationEnvironmental scienceEngineeringCivil engineeringLayer (electronics)Materials scienceComposite materialMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the key improvements in EIFS is the addition of a geometrically defined drainage gap in the continuous insulation layer to allow water that has penetrated the outer EIFS lamina to drain out by gravity to the exterior. The integration of this cavity has raised questions regarding its impact on the thermal performance of wall assemblies constructed with these vented EIFS. The objective of this research is to evaluate the thermal performance impacts, as a percentage reduction in the effective RSI-Value, of a vented EIFS assembly against a face-sealed EIFS and expand the results with respect to increased building height and wind velocities. It can be concluded from the results that a vented EIFS assembly with 2-inches of EPS foam insulation and 4-inches of fiberglass cavity insulation experiences a maximum reduction of 4% in the whole assembly’s effective RSI-value against a face-sealed EIFS assembly. Furthermore, increased wind speeds, caused by installing EIFS at higher elevations from the grade had negligible effects on the thermal resistances of the face-sealed and vented EIFS

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,750

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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