Modelling moisture conditions of Norway spruce (Picea abies): first validation against a global experiment [paper presented at 3rd International Conference on Moisture in Buildings 2025, Guimarães, Portugal]
Notice bibliographique
Résumé
Wood used in outdoor construction is consistently subjected to wetting by precipitation. High levels of moisture content, especially if sustained over long periods, promote fungal decay and structural degradation. Predicting temporal variation of moisture content in wood exposed to rain is essential for durability assessment, and simple fit-for-purpose numerical approaches have been developed for this purpose. While these models do not fully describe the complex dynamics of free water transport, they have been shown to capture the relevant features for durability assessment. Extensive validation is however necessary to assess their applicability, robustness and limitations. This study evaluates a numerical model for moisture content prediction of Norway spruce (Picea abies) boards by comparing its outputs to measurements from 12 locations around the world, all using the same parameter settings. Overall, the model aligned with observed trends and demonstrated robustness across diverse climates, though some discrepancies likely stemmed from weather data inconsistencies and inherent simplifications. The results confirm its reliability for durability-related moisture assessments and suggest refinements to further enhance performance.
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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 | 0,000 | 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 ».