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Enregistrement W4250107932 · doi:10.32920/ryerson.14650122

Field Study of Hygrothermal Performance of Cross‐Laminated Timber Wall Assemblies with Built‐In Moisture

2021· preprint· en· W4250107932 sur OpenAlexaff
Victoria Ruth McClung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHygrothermal properties of building materials
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDurabilityMoistureCross laminated timberStructural engineeringClimate zonesWettingMaterials scienceEnvironmental scienceField (mathematics)Civil engineeringGeotechnical engineeringEngineeringComposite materialGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cross-laminated timber (CLT) panels have potential market in North America for building mid-rise structures due to their good structural and seismic performance, lightweight, and prefabricated nature. However, to ensure long-term durability, the hygrothermal performance of CLT wall assemblies needs to be evaluated in terms of drying and wetting potential before their widespread adoption in North America. A test wall was constructed with initially wetted CLT panels, and monitored over a year. The drying behaviour of the panels was analysed, and results were compared to hygrothermal simulations. It was found from the field data that no tested wall assemblies in the given climate prevented the panels from drying in enough time to prevent decay initiation. The hygrothermal simulation program is capable of predicting general trends, and can predict if a wall be safe, but tends to be overly conservative. Further refinement of the model for wood is needed.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,231 · 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.

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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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