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Enregistrement W2010351337 · doi:10.1191/1365782805li141oa

Models of optical characteristics of barrel-vault skylights: development, validation and application

2005· article· en· W2010351337 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLighting Research & Technology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueImpact of Light on Environment and Health
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkylightDaylightingGlazingIlluminanceLuminanceComputer scienceDaylightOpticsEngineeringArchitectural engineeringArtificial intelligenceMechanical engineeringCivil engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By admitting natural light deep into a building and connecting occupants with the outside, skylights can improve the aesthetic look of buildings and increase occupant satisfaction. In addition, by allowing the entry of natural light electric light levels can be reduced thereby leading to energy savings. However, the potential energy benefits and amenities of skylights have not been fully exploited in today’s building design due to some theoretical and technical challenges. The lack of design tools is one of the major hurdles building designers face to adopt such products and quantify their energy benefits. The optical characteristics of skylights are the significant factors affecting their energy benefits. Recognizing this gap, the SkyVision tool was developed to assist skylight manufacturers and building designers in developing appropriate skylight designs for given building types and daylighting applications. This paper describes the models implemented in SkyVision to compute the optical characteristics of barrel-vault skylights with clear, fully translucent or partially diffusing glazing under beam and diffuse light. The models are based on the ray-tracing technique. Under diffuse light, two models are developed: (1) a luminance-based model when the sky luminance distribution is known; and (2) an illuminance-based model when the illuminance on a horizontal surface is known. The second model is simpler and faster and more suitable for annual performance calculation. Experimental measurements of the skylight transmittance were conducted under real sky conditions to validate the model predictions. The actual measurements compared reasonably well with the model predictions. The predictions from the luminance-based and illuminance-based models showed good agreement with each other. When applied to an example study, the models predicted that vault skylights with clear glazing are more effective than flat skylights with similar glazing in boosting the beam light transmittance, particularly in winter days. Translucent vault skylights are more effective than flat skylights with similar glazing in reducing solar heat gains, particularly in summer days. Translucent skylights may out-perform transparent skylights, particularly during sunny days in winter.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,289 · 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