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Enregistrement W4409063766 · doi:10.1016/j.istruc.2025.108772

Post-fire structural performance of glued-laminated timber columns subjected to real fires

2025· article· en· W4409063766 sur OpenAlexafffundabout
Saba Seyedrazavi, Christian Viau

Notice bibliographique

RevueStructures · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire dynamics and safety research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFire performanceStructural engineeringFire resistanceForensic engineeringComposite materialMaterials scienceEngineeringEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the results of an experimental test program conducted on fire-damaged glued-laminated timber (glulam) columns. The columns were part of the Mass Timber Demonstration Fire Test Program (MTDFTP) in Ottawa, Canada, during which a series of full-scale fire tests were performed on a two-storey mass timber structure. The structure was designed to represent the fourth and fifth storey of a hypothetical 12-storey mass timber building. The specimens were subjected to qualitative and quantitative post-fire structural assessments following the fire tests. The charred layer of each column specimen was removed by physical means and the residual cross-sections were measured and evaluated to determine the char depth. Full-scale axial compression tests were conducted to verify the post-fire structural demand of the columns. The findings indicated that the charring rates consistently exceed those prescribed in contemporary design standards. The column specimens were capable of withstanding expected post-fire axial loads, secondary effects caused by the fire damage need to be considered when predicting post-fire axial capacities. The research outcomes of this study are expected to support Canadian design and fire code provisions as they pertain to the use of mass timber in mid-rise structures, particularly in terms of conducting post-fire structural assessments.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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