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Enregistrement W4408982021 · doi:10.18280/acsm.490104

The effect of Changing Construction Materials on Historical Building Performance in Case of Restoration - Case Study of Al-Nabi Jirjis Mosque in Old Mosul City

2025· article· en· W4408982021 sur OpenAlexvenueno aff
Khalid Ismail, Faris Ataallah Matloob, Hafedh Abed Yahya

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitecture and Cultural Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Mosul
Mots-clésArchitectural engineeringCivil engineeringConstruction engineeringEngineeringForensic engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Choosing appropriate construction materials in restoration processes of historical buildings particularly after wars or disasters is crucial in retaining the importance of such buildings and their distinct characteristics.This study is to explore how a change of original construction materials can influence energy efficiency and thermal comfort when rebuilding the destroyed historic buildings after the war in Old Mosul, where Al-Nabi Jrjis Mosque was selected as a case study.The study has adopted a comparative method between three simulation scenarios including two sets of new materials in addition to the original one.ENVI met analysis is used as a method to simulate the three cases.Results showed that the original set of materials (stone and plaster) has characterized by the best thermal efficiency compared by new materials used in the study.However, a set of hollow concrete with PVC strip used in one of the other scenarios revealed somehow good results, which therefore can be used as an acceptable alternative if the original materials are not available.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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