Análise de confiabilidade de estruturas com paredes portantes de concreto pré-moldado
Bibliographic record
Abstract
de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos.2016.O método construtivo com painéis portantes de concreto é economicamente viável, porém relativamente novo no cenário nacional, sobretudo no caso dos pré-moldados.As incertezas referentes às peculiaridades desse método, bem como a nova norma brasileira de painéis pré-moldados, ainda em elaboração, vem a motivar uma análise probabilística dos critérios de projeto disponíveis.Utilizando-se a técnica da confiabilidade estrutural, é possível propagar as incertezas referentes às variáveis a uma resposta final no índice de confiabilidade, sendo um cálculo totalmente probabilístico.Neste trabalho, emprega-se tal técnica com informações estatísticas referentes a lajes de concreto moldadas in loco para verificar, de maneira mais verossímil, a segurança dos critérios de projeto impostos pelo Precast Concrete Institute Design Handbook -Precast and Prestressed Concrete -7 th Edition (2010) às fases transitórias (desforma, transporte e içamento) e pela Norma Brasileira ABNT NBR 6118: 2014 -Projeto de estruturas de concreto, à fase em uso.Prossegue-se a uma análise crítica dos resultados bem como sugestões para diminuir a variação dos resultados, sobretudo pela calibração de novos coeficientes parciais de segurança, processo para o qual este trabalho pode servir de base.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".