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Enregistrement W7132535376

Hygrothermal response of tallwood building enclosures to climate change in different climate zones in Canada

2020· article· en· W7132535376 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
M. Defo, M. A. Lacasse

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInfrastructure Canada
Mots-clésClimate changeContext (archaeology)RoofCarbon footprintExtreme weatherGlobal warmingThermal massEffects of global warmingGreenhouse gas
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the context of climate change and in order to reduce the carbon footprint of buildings, mass timber products are increasingly used in mid-rise and high-rise buildings. As such, considerable efforts have been invested in developing technical data to support their implementation in North America, with primary emphasis placed on assessing structural, fire, and acoustical performance. Whilst many mass timber buildings have been or are being constructed in many jurisdictions across the country, there are still concerns about the thermal and hygrothermal response and expected moisture performance of mass timber products used in building enclosures. Climate change notwithstanding, tallwood buildings are subjected to increased wind and rain loads given increases in building height. This prolongs the exposure of building enclosures to wind-driven rain and wind loads, and increases the risk of premature deterioration of wood-based wall and roof assemblies. It is also anticipated that future projections of the effects of climate change and extreme weather events will exacerbate the situation. The objective of this study is to assess the potential impacts of climate change on the moisture performance and durability of tallwood building envelopes, using hygrothermal simulations. Deficiencies in the walls that may lead to rain penetration are considered. Potential pathways to adapt design of massive timber to climate change are also explored.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeObservationnel
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'admission3
Résumé présentoui

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