Learning from failure: understanding the anticipated–achieved building energy performance gap
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 20 years a number of studies have identified and provided explanations for a significant ‘performance gap' between designed and actual energy performance of buildings. The anticipated and achieved energy performance of an advanced, innovative building that aspired to net-positive energy performance is studied: the Centre for Interactive Research on Sustainability (CIRS) building at the University of British Columbia in Vancouver, Canada. Selected performance ‘failures’ that became evident during operation of CIRS are studied for how they were discovered and the efforts required for their resolution: the energy systems and associated controls and monitoring. The key findings show the barriers were neither economic nor technical. Instead, the primary impediments were institutional regimes – arising from the ways that various life-cycle stages were specified, contracted and implemented. The key issues emphasize the importance of having meaningful and effective building energy monitoring capabilities, an understanding of energy system boundaries in design and analysis, crossing the gaps between different stages of a building life cycle, and feedback processes throughout design and operation. The disclosure of ‘failure’ and lessons learned is a valuable contribution to subsequent advancement for the building stakeholders and the wider professional and research communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,024 |
| Communication savante | 0,016 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».