SAFITS - Statistical Analysis of Fires in Timber Structures
Notice bibliographique
Résumé
Due to changes of regulations and product development among other things, the number of multi-storey buildings of timber frame or heavy timber construction has increased consistently in the last two decades. The use of a combustible materials in the structure and the relatively short history with such buildings, has led to insurance related questions regarding risks of property loss. Studies of damages in real fire incidents, where a fair comparison between the fire performance of modern multi-storey timber buildings is made, were lacking. In this study damage data of fire incidents from the USA, Canada, Sweden, New Zealand were found and analyzed. Using different methods the extent of fire damage or the financial damage was compared for fires in multistorey buildings of timber construction types and fires in multistorey buildings of other construction types. For each database a qualitative assessment of the reliability and the fairness of the comparison was made. Also, a comparison, for which only a limited number of fire incidents was available, was made between damages caused in sprinklered fires and damages caused in non-sprinklered fires. In addition to the comparative study also qualitative analysis of 33 high damage fire incidents in multistorey timber buildings was made. The goal of this assessment was to identify the most important details to prevent high damage fires.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».