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Enregistrement W4381190612 · doi:10.32920/23541819

Hygrothermal Characterization and Impact of Drainage Positive Fibrous Insulation for Above Grade Exterior Insulation Application

2023· preprint· en· W4381190612 sur OpenAlexaffabout
Yash Vyas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHygrothermal properties of building materials
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMineral woolMoistureThermal insulationMaterials scienceDynamic insulationBuilding insulationComposite materialDrainagePermeanceGlass woolWater contentHumidityThermal conductivityThermogravimetric analysisGeotechnical engineeringVacuum insulated panelEngineeringChemical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The push towards high-performance buildings has been the new approach of the Canadian building construction market for environmental sustainability and energy conservation. Generally, high performance buildings are designed with exterior insulation, which needs to be examined through the lens of heat and moisture transport. Currently, there are no integrated simulation models that designers can use to measure the drying rate of drainage positive insulation. This research focused on hygrothermal analysis associated with drainage positive exterior fibrous insulation for the above-grade application. The research occurred in two phases: the first phase investigated characteristics of the drainage positive insulation material, and the second phase investigated long term UV and bulk water performance, and drainage performance of the insulation material. Phase one involved four experiments: temperature-dependent moisture content, complete and partial immersion, temperature and moisture-dependent vapour permeance, and temperature and moisture-dependent thermal conductivity. The results from these experiments showed that fibreglass adsorbed more moisture compared to mineral wool insulation. Additionally, the results indicated that fibreglass had lower permeability and higher thermal conductivity than mineral wool insulation. Phase two included two experiments: UV and bulk water deteriorated material performance, and in-situ drainage test. The results showed that the deteriorated sample showed higher moisture sorption and vapour permeance. The in-situ drainage test revealed that before excessive bulk water exposure, the insulation samples were completely dried in 24 hours.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,243 · 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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