MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392042974 · doi:10.32920/25262776.v1

Towards Quantifying the Air Leakage Through Cross-laminated Timber

2024· preprint· en· W4392042974 sur OpenAlexaffabout
Noel Kristen Cochon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Analysis of Composite Materials
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeakage (economics)Environmental scienceMaterials scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As cross-laminated timber (CLT) gains popularity in the design of high-performance buildings, it is important to understand the best practices in its use in aspects towards ensuring building performance – such as airtightness. This study aims to contribute to limited research evidence for evaluating air leakage through Canadian manufactured CLT. The research objective is to characterize and quantify air leakage paths across CLT panels and evaluate the impact of additional air barrier system components to CLT. Through experimental testing of various panel parameters, metrics including the air leakage rate, normalized equivalent leakage area, as well as the flow exponent and flow coefficient were assessed, and leakage rates determined were compared to requirements for air barrier assemblies. For the 3-ply and 5-ply CLT panels utilized in research, significant air leakage through panel edges compared to air leakage through the panel face was observed due to unglued edge joint gaps typical to Canadian manufactured CLT. Further, sealing panel edges with an effective air barrier such as a self-adhered membrane to reduce air leakage from 4 - 12 2 2 L/sm to 0.09 - 1.4 L/sm was not enough to meet more stringent thresholds for air barrier assemblies at 0.1 L/sm at a 75 Pa pressure differential. Understanding air leakage across CLT is important to the continuous development of design and construction practices towards ensuring the performance of CLT buildings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,279 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetStructural Analysis of Composite MaterialsTravaux en français237 207