MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6948140777 · doi:10.4224/23002852

Performance evaluation of proprietary drainage components and sheathing membranes when subjected to climate loads, task 5: defining exterior climate loads

2013· report· en· W6948140777 sur OpenAlexaffvenueabout

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2013
Typereport
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtist diversity and phylogeny
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMewsTask (project management)Work (physics)DrainageMoistureSample (material)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first objective of this work was to determine the environmental loads to be used for testing wall configurations as part of the project “Performance Evaluation of Proprietary Drainage Components and Sheathing Membranes when Subjected to Climate Loads” heretofore known as A1-00030 (B1264). The appropriate wind-driven rain loads, expressed in terms of a combination of water spray rate and pressure difference, for key locations in Canada were determined. The second objective of the work was to provide the weather data for the hygrothermal simulation portion of the project; i.e. select Moisture Design Reference Years (MDRYs) for the simulation task. Appropriate climate data for this task was provided for the locations identified in first part of the work. After reviewing several published methods for selecting weather years for hygrothermal simulation a small comparison study was undertaken. It was concluded that the MI MEWS method was appropriate to use for this project. MI MEWS rankings were produced for all the years in the climate record for each location selected. Three MI MEWS years, wet (maximum), average (median), and dry (minimum), were generated and converted to an acceptable format for hygrothermal analysis. As a by-product of the task hygrothermal years using the other methods considered were also produced as well as a 10-year sequence of the most recent years for each location. A sample table of the data generated for a typical location is shown below. This information forms part of the climate database generated for the project.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNPARC→Même sujetProtist diversity and phylogeny→Travaux en français237 207→