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Enregistrement W4385430851 · doi:10.1016/j.jobe.2023.107468

Waste corn husk fibers for sound absorption and thermal insulation applications: A step towards sustainable buildings

2023· article· en· W4385430851 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Building Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHuskThermal insulationMaterials scienceSoundproofingFiberThermalMoistureEnvironmental scienceNoise reduction coefficientNoise pollutionNoise (video)Composite materialAbsorption (acoustics)Noise reductionAcousticsComputer sciencePorosityMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last decade, noise pollution and global warming and their effects on human health and the environment have received much attention. Building sectors are one of the most important areas for potential improvements. To this end, sound-absorbing and thermal insulation construction materials are being used effectively. Recently, a great deal of interest has arisen in using various natural fibers as sound-absorbing and/or thermal insulation materials . In line with these studies, this work investigates the acoustic absorption and thermal insulation characteristics of corn husk fiber (CHF). The results showed that the samples enjoy excellent noise reduction coefficients of 0.36–60 and effective thermal conductivities of 0.038–0.042 W/mK. It was found that the thermal insulation properties of CHFs are not significantly influenced by the moisture content . The Dunn and Davern (DD) model and a modified model of DD based on the Nelder-Mead simplex algorithm were also used to predict the acoustic behavior of the samples. It was found that the proposed model provides very excellent prediction accuracy.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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