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Enregistrement W4313261022 · doi:10.3390/fire6010005

Fire-Resistance Testing Procedures for Construction Elements—A Review

2022· article· en· W4313261022 sur OpenAlexaff
Shashikant Chaturvedi, Ajitanshu Vedrtnam, Maged A. Youssef, Martin T. Palou, Gonzalo Barluenga, Kishor Kalauni

Notice bibliographique

RevueFire · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire effects on concrete materials
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésFire resistanceFire safetyForensic engineeringFire protection engineeringFire protectionFire performanceEngineeringFire testVariety (cybernetics)ChinaCountermeasureArchitectural engineeringScale (ratio)Civil engineeringResistance (ecology)Test (biology)Construction engineeringRisk analysis (engineering)Computer scienceBusinessGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fire accidents are a significant risk to human life and civil infrastructure. As a countermeasure, the regulatory bodies of different countries have established standards for evaluating the performance of construction elements during fire exposure. ISO 834 is the globally accepted fire-resistance testing standard. Other standards include ASTM E119, BS 476, IS 3809, JIS A 1304, AS 1503, EN 1363, and GB/T 9978, which are utilized by the US, Britain, India, Japan, Australia, Europe, and China, respectively. This article presents a summary and comparison of the fire-resistance testing standards. In reality, standard tests for isolated structural members may not efficiently portray realistic fire scenarios due to the fire location, its intensity, etc. Thus, researchers have utilized a variety of specialized setups and full-scale non-standard fire tests to fulfill their research objectives. The article includes a summary of selected full-scale, ad hoc, and specialized setups that were reported in the literature. The article highlights the need for timely updates of fire standards to accommodate the testing of newly developed construction materials, structural systems, and possible regional fire scenarios. The article also identifies the research areas that require significant focus in experimental structural fire-resistant testing.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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