INFLUÊNCIA DA CAMADA DE DRENAGEM NA RETENÇÃO DE ESCOAMENTO DE TELHADOS VERDES
Bibliographic record
Abstract
Telhados verdes têm emergido como uma tecnologia construtiva capaz de proporcionar uma série de benefícios ambientais, sendo usualmente ligados à sustentabilidade do ambiente construído. Embora tenha aumentado o número de pesquisas científicas acerca dessas coberturas, pesquisas voltadas ao estudo específico da camada de drenagem ainda são pontuais. Nesse contexto, neste trabalho, cinco protótipos de telhado verde com diferentes tipos de camada de drenagem foram monitorados durante as estações de inverno e verão (2018/2019) em Curitiba – PR, com um total de 19 eventos de chuva analisados, a fim de avaliar a influência da camada de drenagem quanto sua capacidade de retenção de escoamento pluvial. Os materiais drenantes utilizados na construção dos telhados verdes foram: (TV1) painel modular, (TV2) sem camada de drenagem, (TV3) argila expandida, (TV4) brita graduada e (TV5) tapete drenante. Através dos resultados observa-se que cada tipo de material drenante apresentou um desempenho singular, podendo ser utilizados para otimizar o desempenho dos telhados verdes para determinada região e clima, assim, fazem-se necessárias mais pesquisas que busquem compreender a adaptação e o desempenho de diferentes sistemas em diferentes condições climáticas, além da busca por materiais mais eco eficientes e com menor impacto ambiental.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.005 | 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".