Statistical analysis of firefighting and damage caused by fire in mid-rise timber-framed residential buildings compared to other construction types
Notice bibliographique
Résumé
The contribution of greenhouse gas emissions in the production of construction materials has sparked a new interest and recent changes in building regulations regarding the use of renewables like wood as the main component in load-bearing elements. Recent regulation changes focus on allowing taller timber structures which bides the question of how to adequately maintain an acceptable level of fire protection considering the characteristically flammable properties of wood-based products. This thesis analysis data on recorded incidents of fires in residential buildings of at least three floors in two countries, Canada and Finland, to try to estimate the impact of building characteristics and firefighting operations in relation to damage caused by fire. Databases used are PRONTO (Finland) and NFID (Canada), the data is analysed using common statistical tools including summary statistics and linear regression. Preluding the statistical analysis is a comparison of building regulations in the two countries, a comparison of general fire statistics and a review of two previous studies on the same subject that utilizes the same databases. The results of the statistical analysis were consistent with what the two studies previously had shown; no clear (positive or negative) correlation between timber-framed buildings and recorded damage seem to be statistically significant, however, timber-framed buildings accounted for more large losses when compared to buildings with non- combustible framing. The linear regression models used predicted simple correlations that were easy to guess intuitively which gives the models some credibility. The results of the comparison were probably skewed by the building height restriction which gave rise to an unfair comparison due to differences in the populations compared.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».