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Enregistrement W4380450900 · doi:10.52202/069179-0059

HYGROTHERMAL PERFORMANCE OF SHEEP WOOL IN COLD AND HUMID CLIMATES

2023· article· en· W4380450900 sur OpenAlexaffabout
Yu‐Chen Chen, Dehong Li, Bin Li, Denis Rodrigue, Xiaodong Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHygrothermal properties of building materials
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoolGlass woolMineral woolThermal insulationEnvironmental scienceDynamic insulationMoistureMaterials scienceThermal resistanceGypsumCold climateRelative humidityComposite materialEquilibrium moisture contentWater contentThermalVacuum insulated panelGeotechnical engineeringEngineeringMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When selecting insulation materials, not only should their thermal efficiency be considered, but also their impact on the environment.Compared to conventional insulation materials, bio-based materials not only have comparable thermal performance, but they also have a lower embodied energy.Sheep wool has the advantages of low negative health impact, high fire resistance, eco-friendliness, and high moisture resistance.However, studies on applying sheep wool insulation in cold and humid climates are still insufficient.The purpose of this study is to simulate the hygrothermal performance of sheep wool insulation for the Quebec City climate, as well as analyse the mould growth risks.The results show that sheep wool wall has better thermal performance than a reference wall and that both meet the minimum requirements of the Quebec Code for thermal performance of above-ground walls.The total water content indicates that the sheep wool wall can reach dynamic equilibrium in the Quebec climate and can dry out.At the same time, a delay of almost four months in the maximum total water content indicates that the sheep wool wall has high moisture absorption compared to the reference wall.The hygrothermal profiles show that the sheathing-insulation interface of both walls is the highest risk for condensation.When the interior surface gypsum was replaced by stucco, the mould index significantly drops.

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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,110

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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