MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7132315040

Evaluating suggested lengths used for cut-off planes using the effective length calculation procedure

2020· article· en· W7132315040 sur OpenAlexfundvenueno aff
A. T. Hayes, M. Ghobadi, T. V. Moore

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Energy EfficiencyNatural Resources Canada
Mots-clésBuilding envelopeThermalThermal transmittanceEnvelope (radar)Thermal bridgeHeat transferSlabHeat flowBridge (graph theory)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As building codes become more stringent in terms of thermal performance of building envelopes, and higher insulated wall assemblies are becoming more common, the heat flow due to major thermal bridges can contribute a significant portion of the total heat transfer through a building façade (Ghobadi, Moore, & Lacasse, 2019). Thermal bridge is a term used to describe a feature within a building façade which facilitates the transport of thermal energy through the envelope at a higher rate compared to the surrounding construction (ISO 10211, 2017). Thermal bridges can be found where there are changes in material properties or geometries that result in discrepancies in material thicknesses. Thermal bridges within buildings to name a few, can be found around windows, slab edges and in repeating studs within a wall. With building designers working to increase the overall energy efficiency of buildings, having tools to quantify the thermal performance of building façade during the design stage of a building is important. In quantifying the thermal performance of a building envelope during the design phase, project teams are able to identify major thermal bridges, and possibly change or adapt their design to mitigate the effects of the thermal bridge.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNPARC→Même sujetBuilding Energy and Comfort Optimization→Travaux en français237 207→