HOME ENERGY PREFERENCES & POLICY: APPLYING STATED CHOICE MODELING TO A HYBRID ENERGY ECONOMY MODEL
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.
Notice bibliographique
Résumé
In this study I design and administer two discrete choice experiments to 950 homeowners across Canada to better understand consumer preferences for home renovations and heating systems.Using stated preference data from over 600 completed surveys, I estimate discrete choice models that provide market shares, time preferences and intangible costs or benefits for heating system and renovation choices in the residential sector.Overall, respondents prefer energy efficient renovations to renovations without energy retrofits, indicated by a market penetration rate of 59% for the energy efficient renovation.Respondents use an average discount rate of 20.79% when trading off the capital cost of renovations with annual heating cost savings.Assuming consumers perceive the energy efficient renovation to have higher air quality than renovations without energy retrofits, energy efficient renovations have an annual intangible benefit of $1278.Market shares by heating system technology are a s follows: 17% for standard efficiency gas furnaces, 42% for high efficiency gas furnaces, 6% for electric baseboards, 28% for heat pumps and 10% for mid efficiency oil furnaces.For heating system choices, respondents use a discount rate of 9%.I assume that lower efficiency heating systems are less responsive compared to high efficiency heating systems, thus standard efficiency gas and oil furnaces have a $46 annual intangible cost. DEDICATIONTo my father, whose strength in the face of challenge and adversity constantly inspires me to bring those things initially out of reach, well within my @-asp.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle