MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2075954390 · doi:10.3992/jgb.1.1.92

Learning How Buildings Work Is Crucial to Better Green Design

2006· article· en· W2075954390 sur OpenAlex
Mark Gorgolewski

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

RevueJournal of Green Building · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchitectural engineeringWork (physics)Building designGreen buildingPerspective (graphical)EngineeringComputer scienceRisk analysis (engineering)Construction engineeringBusinessArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Building designers need far better feedback on how well their buildings work. Existing buildings offer a wealth of opportunities for designers to learn, and to improve future designs. A more comprehensive understanding of how existing buildings develop and change over time, and meet, or fail to meet, user expectations offers designers the opportunity to learn from existing buildings. Also, feedback loops are needed to ensure that designers learn lessons from built projects and apply them to future designs. In addition, there is a particular need to understand whether claimed “green buildings” really do meet the needs of occupants and reduce their environmental impacts. Assessing real building performance from both a technical and social perspective is one way of both raising the profile of issues that are important to building occupants, and of improving understanding of real building performance. Several new mechanisms have been proposed in recent years that offer the opportunity to re-establish some of the missing feedback mechanisms for designers. These can provide direct information on the performance of their designs potentially leading to better performing buildings environmentally, economically and socially. This can minimise problems and utilise those design features that work successfully, applying the laws of survival of the fittest. This paper reviews some of the recent initiatives to establish better feedback mechanisms.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,228 · 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