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Enregistrement W1947276255 · doi:10.1139/cjce-2015-0234

Reducing Ontario’s new single-family residential heating energy consumption by 80% by 2035: economic analysis of a tiered framework of performance targets

2015· article· en· W1947276255 sur OpenAlexaffvenueabout
Amanda Yip, Russell Richman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaseline (sea)Energy consumptionEnvironmental economicsConsumption (sociology)HVACWork (physics)Efficient energy useMainstreamCapital costArchitectural engineeringEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing environmental consciousness and rising energy prices have emphasized the need for substantial energy savings in the single-family residential building sector. To achieve this, more stringent performance requirements are needed. The intent of this work is to develop a framework and preliminary policy implementation strategy to achieve an 80% reduction in heating energy consumption by 2035 for newly constructed single-family dwellings across Ontario (Canada). A tiered framework of heating energy consumption targets was developed using current (2012) Ontario building code requirements as the baseline and building enclosure/HVAC requirements estimated as necessary to achieve the Passive House Standard in Ontario’s two climate zones. An Ontario based large track homebuilder estimated construction capital costs for each tier to examine potential cost barriers against implementation. A significant cost premium of over $65 000 (CAD) (54%) exists between the baseline consumption and the overall 80% heating energy reduction target; a result of unfamiliarity and lack of experience designing and constructing to the proposed levels. This research concludes a large gap exists between early adopters and the mainstream construction industry in terms of super-insulated house construction.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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