The Belcam Project: a summary of three years of
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of the Building Envelope Life Cycle Asset Management (BELCAM) Project were to develop techniques to predict the remaining service life of building envelope components and procedures to optimize their maintenance. Six enabling technologies were identified as critical to the tasks: service life prediction, life cycle economics, risk analysis, maintenance optimization, and information technologies. Roofing systems were chosen as the domain for the "proof of concept" of the techniques and procedures. Information technology was to be used extensively in the course of the project. During the three-year term of the project, data were collected on 2800 roof sections from a wide range of systems and climatic regions across Canada. Data in this paper are presented based on age, material type, geographic location and condition of the roofing sections. Markov Chain modeling was used to predict the change in conditions of representative samples; deterioration curves were generated to predict the change in condition, and remaining service life of specific components of the roofing system could be estimated from these data. The first objective was accomplished through these activities. The project then developed techniques to estimate the life cycle costs for different maintenance strategies and to estimate the risk of envelope failure. Multi-objective optimization was used to prioritize planned maintenance, based on maximizing condition, while minimizing risk of failure and cost of repairs; thereby attaining the second objective of the project. A prototype, graphical, decision-support tool, developed as a result of this research, is described. A main goal of the project was to utilize information technology to a heavy degree in data collection, analysis and display.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».