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Enregistrement W7099395053

INFORMATION AND TECHNOLOGY TRANSFER Methodology and Design of Field Experiments for Monitoring the Hygrothermal Performance of Wood Frame

2016· article· en· W7099395053 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHygrothermal properties of building materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField (mathematics)Instrumentation (computer programming)Reliability (semiconductor)DurabilityFrame (networking)CalibrationTransient (computer programming)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Measurement of heat, air and moisture (HAM) phenomena in building assemblies under both controlled conditions and field conditions are difficult to achieve with uniform accuracy and reliability. Care is needed in selecting the measurement sensors and instrumentation to achieve an acceptable degree of accuracy. When the experiments are planned to answer specific questions or to confirm expected responses, the degree of accuracy needed is pre-determined. Proper calibration coupled with appropriate selection of materials can improve the reliability of the measurements, enhance the accuracy achieved, and ensure that the installation has the durability to survive for as long as is needed by the experiment. The field and laboratory experience of the authors in undertaking HAM measurements, particularly those involving transient conditions arising from exposure to real weather, are the basis for the recommendations provided here. The limitations in both undertaking certain measurements and in the interpretation of some data are addressed. The complex of interactions related to the driving forces and changes in material properties prevents experimenters from attributing certain outcomes to particular theoretical assumptions. However, field studies are complementary to carefully executed laboratory studies. As the accuracy of theory increases, there will be an increased need for detailed and accurate field measurements. This state-of-the-art review was developed for the Canada–Japan expert forum that took place in British

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,260
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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2016
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Résumé présentoui

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