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Enregistrement W4296079640 · doi:10.29173/mocs280

Investigation of a novel insulation foam made from gypsum drywall waste

2022· article· en· W4296079640 sur OpenAlexvenueno aff
David Drake, Taiji Miyasaka

Notice bibliographique

RevueModular and Offsite Construction (MOC) Summit Proceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycled Aggregate Concrete Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWashington Research Foundation
Mots-clésWaste managementThermal insulationFlammable liquidGypsumCombustibilityReuseFoam concreteGreenhouse gasEnvironmental scienceBuilding insulationMaterials scienceEngineeringCombustionComposite materialCement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foamed plastic rigid insulation panels are effective for reducing building heating and cooling loads, with consequent reductions in energy use and associated greenhouse gas (GHG) emissions. However, plastic foam manufacturing and in-service use result in significant GHG emissions. In addition, plastic foams are flammable, and have been implicated in recent building fires. This paper describes proprietary mixtures and methods for producing drywall waste foam (DWF) panels, a carbon-neutral, fire-protective insulation made from gypsum drywall waste and other construction and demolition (C&D) waste materials. Gypsum drywall waste is inherently fire-protective and has relatively low thermal conductivity, but is a low-value commodity with few current reuse and recycling applications. DWF panels address two pressing issues in the built environment: decarbonization of building materials, and diversion of problematic C&D waste from landfills. Investigation of DWF panel engineering properties, including density, hardness, friability, burn-through time, and thermal conductivity are reported, with results compared to analogous commercially-available materials. Potential applications and areas for future investigation are also discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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