MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4235985871 · doi:10.1520/jte20170247

Field Monitoring of Vertical Movement in a Six-Story Wood-Frame Building in Coastal British Columbia

2018· article· en· W4235985871 sur OpenAlexaffabout
Jieying Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Testing and Evaluation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Engineering and Vibration Analysis
Établissements canadiensFPInnovations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoofTrussGeologyShrinkageVertical displacementGeotechnical engineeringStructural engineeringEnvironmental scienceEngineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Vertical movement was monitored for 24 months in a six-story wood-frame residential building in the coastal climate of British Columbia, Canada, from construction to service. The work was part of a long-term study to assist in the design of mid-rise wood-frame buildings. Displacement sensors were installed from the first floor to the top floor in a party wall, a hallway wall, and an interior partition wall, plus in the bottom two floors of an exterior wall to measure vertical movement, after the roof sheathing was installed. In addition, sensors were installed in the party wall and the exterior wall on the first floor to measure the moisture content of the wood, together with sensors for measuring environmental conditions in service. It was found that downward vertical movement, i.e., building shortening, occurred from construction to service and leveled off after a period of about 17 months. From the top of sill plates to the underside of roof trusses, the shortening reached approximately 34 mm at the party wall, 35 mm at the hallway wall, and 37 mm at the interior partition wall. The average shortening amount of 35 mm exceeded the predicted shrinkage amount based on a commonly used calculation method by about 25 %. The effects of loads on vertical movement should be taken into account in the design of mid-rise wood-frame construction.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Testing and EvaluationMême sujetStructural Engineering and Vibration AnalysisTravaux en français237 207