MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4239475206 · doi:10.1520/stp49028s

A New Testing Method to Evaluate the Relative Drying Performance of Different Building Envelope Systems Using Water Trays in Stud Cavities as Moisture Source

2010· book-chapter· en· W4239475206 sur OpenAlexaff
Paul Fazio, Arslan Alturkistani, Jiwu Rao, Qian Mao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHygrothermal properties of building materials
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoistureEnvelope (radar)Building envelopeWater contentEnvironmental scienceProcess engineeringEngineeringMaterials scienceComposite materialGeotechnical engineeringPhysicsMeteorologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to defects in construction, design, and/or deterioration during operation, failure occurs where rain water penetrates into stud cavities of wall systems. Some wall systems tolerate this water intrusion better than others. A new test method has been developed to evaluate the relative capacities of different wall systems to dry out the invading water. In the test setup, the walls of a two-story test hut were made up of 31 wall assemblies (each 2.44×0.76 m2) of different configurations. The hut was erected within a large climatic chamber and subjected to a steady-state climatic loading for 288 days. Within each stud cavity, a water tray on an electronic load cell was placed on the bottom plate to provide a moisture source that represents water penetrating into the stud cavity and provides a consistent moisture loading from one specimen to another. Each wall assembly was instrumented with 25 gravimetric samples and relative humidity and temperature sensors/probes. Indexes were developed to indicate the relative performance of the walls.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,219 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHygrothermal properties of building materialsTravaux en français237 207