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Enregistrement W6891639398 · doi:10.4224/20386192

FIERAsystem Occupant Response (OCRM) and Occupant Evaluation (OEVM) Models theory report

2002· report· en· W6891639398 sur OpenAlexvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2002
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFire protectionProbabilistic logicFire safetyBuilding codeProperty insuranceFire protection engineeringBuilding designProbabilistic risk assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As Canada and other countries move from prescriptive-based building codes to performance/objective-based codes, new design tools are needed to demonstrate that compliance with these new codes has been achieved. One such tool is the computer model FiRECAM, which has been developed over the past decade by the Fire Risk Management Program of the Institute for Research in Construction at the National Research Council of Canada (NRC). FiRECAM is a computer model for evaluating fire protection systems in residential and office buildings that can be used to compare the expected safety and cost of candidate fire protection options. To evaluate fire protection systems in light industrial buildings, a new computer model is being developed. This model, whose current focus is aircraft hangars and warehouses, is based on a framework that allows designers to establish objectives, select fire scenarios that may occur in the building and evaluate the impact of each of the selected scenarios on life safety, property protection and business interruption. The new computer model is called FIERAsystem, which stands for Fire Evaluation and Risk Assessment system. FIERAsystem uses time-dependent deterministic and probabilistic models to evaluate the impact of selected fire scenarios on life, property and business interruption. The mainFIERAsystem submodels calculate fire development, smoke movement through a building, time of failure of building elements and occupant response and evacuation. In addition, there are submodels dealing with the effectiveness of fire suppression systems and the response of fire departments. The Occupant Response Model (OCRM) is used to estimate the probabilities of occupants starting to evacuate a building at different times in the event of a fire. The probabilities to commence evacuation and the delay times computed by OCRM are then used by the Occupant Evacuation Model (OEVM) which calculates occupant movementfrom their location to the exterior of the building. This information is used by the Expected Number of Deaths Model to estimate how many occupants in the building would perish during the fire. OCRM also calculates the probability of fire department notification and the expected notification time. In this report, the theory basis of OCRM and OEVM is described, as well as the various factors used in the models.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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