MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312297981 · doi:10.18687/laccei2022.1.1.66

Comparison of the Structural Response of the Most Common Building Systems in Peru and their Impact on the Cost of Multifamily Buildings

2022· article· en· W4312297981 sur OpenAlexaff
Anita Elizabet Alva Sarmiento, Yris Alejandra Samané Murrugarra, María de Los Ángeles Arana Díaz

Notice bibliographique

RevueProceedings of the 20th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education and Technology: “Education, Research and Leadership in Post-pandemic Engineering: Resilient, Inclusive and Sustainable Actions” · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFacilities and Workplace Management
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchitectural engineeringComputer scienceConstruction engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research was carried out with the purpose of making known the structural characteristics of the most common construction systems in Peru: MDL, Aporticados, Masonry and Dua l to determine which is the system that presents better seismic behavior and its impact on the cost; from the documentary review performed in our thesis "Characterization of the Structural Response of the Systems Walls Of Limited Ductility, Aporticado, Masonry and Dua l and itsIncidence on the Cost in Multifamily Buildings, Cajamarca 2021", where, the structural variables were analyzed: maxim um interstory displacement, basal shear, maximum drift, dynamic shea r, shear at the base, fundamental period of the structure, spectral acceleration, and cost by means of data compilation formats, which were subsequently compared by means of percentage of variation of the aforementioned parameters.The results yielded structural and economic comparisons by parameter for each system and heights considered, where low buildings were taken as 1, 2 and 3 stories, medium buildings as 5 stories, and tall buildings as 7, 8, 9 and 10 stories.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the 20th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education and Technology: “Education, Research and Leadership in Post-pandemic Engineering: Resilient, Inclusive and Sustainable Actions”Même sujetFacilities and Workplace ManagementTravaux en français237 207