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Enregistrement W4401675735 · doi:10.31893/multirev.2024ss010

About the problems of the fixactive/protective products for wall paintings especially on the facades

2024· article· en· W4401675735 sur OpenAlexaff
Christine Lamoureux

Notice bibliographique

RevueMultidisciplinary Reviews · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaintingRendering (computer graphics)ArtLacquerVisual artsPulp and paper industryArchitectural engineeringEngineeringMaterials scienceComputer scienceCoatingComposite materialComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The selection of protective coatings for painted facades is a delicate process, primarily due to the vast array of products available on the market. The chosen product must adhere to specific criteria: it should be easy to apply, maintain its protective qualities over the years without undergoing chromatic alterations (such as blackening or yellowing), and be reversible. Since the late 20th century, numerous studies have been conducted by the Istituto Centrale per il Restauro in Rome to ensure that protective agents can last for at least 15 years. The product Paraloid B72 (a copolymer of acrylate and methacrylate of methyl and ethyl) has produced very satisfactory results both aesthetically and mechanically, and its use was successfully confirmed in 1970 for the facades in Feltre. In 2000, under the Leader II project "Redevelopment of Urban Fronts in Feltre," a new analysis campaign by the scientific committee recommended the use of Rhodorsil (silane). However, the degradation of the wall paintings on those facades was severe, rendering them increasingly unreadable. After over 40 years of experience with external and internal wall paintings in the Veneto region, particularly in Feltre, restorations in Armenia were approached using the Samedi methodology.

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)0,003
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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