Operational Performance of Sustainable Measures in Public Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Buildings in the United States account for 40% of the national annual energy consumption, 39% of carbon footprint, and 13% of water consumption. To minimize these negative environmental impacts and improve life-cycle cost performance, an increasing number of public and private owners are requiring that their existing and new buildings incorporate more sustainable building measures. Despite the recent increase in the use of these sustainable building measures, there is a pressing need to explore their actual operational performance. This paper presents the findings of a recent study that evaluated the performance of sustainable measures in public buildings, such as rest areas, including energy efficient fluorescent and LED lights, solar photovoltaic systems and water heaters, daylight tubes, geothermal heat pumps, wind power technology, motion-activated lighting, double-pane glass, energy-efficient hand dryers, water-conserving fixtures, rain gardens, and graywater systems. The study conducted a comprehensive survey of state departments of transportation (DOTs) to gather and analyze personnel’s experiences in implementing various green measures in their buildings. A total of 30 state DOTs in the United States participated in the survey in addition to one response from the Ontario Ministry of Transportation in Canada. The primary contributions this research makes to the body of knowledge are the new knowledge it provides on the actual operational performance of various green building measures in state DOT buildings including the frequency of their use, user satisfaction, ease of maintenance, encountered problems, repair costs, reductions in electricity/water usage, and payback periods. While there are different ways of evaluating the performance of the green measures, this study concentrates on the feedback and experiences of the personnel who have actually implemented these green measures in their facilities. These important findings based on user experiences on the performance of building measures are useful to both researchers and professionals in the construction industry and will contribute to better selection and use of these measures toward improving building sustainability.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».