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Enregistrement W2186258721 · doi:10.1016/j.proeng.2015.08.399

A post occupancy evaluation framework for LEED certified U.S. higher education residence halls

2015· article· en· W2186258721 sur OpenAlexaff
Nakisa Alborz, Umberto Berardi

Notice bibliographique

RevueProcedia Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPost-occupancy evaluationCertificationResidenceSustainabilityOccupancyEnvironmental economicsEnvironmental designEnergy consumptionConsumption (sociology)Architectural engineeringRating systemEnvironmental scienceEnvironmental resource managementEngineeringCivil engineeringEconomicsSociologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous higher education (HE) institutions in the United States have created sustainability agendas, including construction of certified sustainable buildings. More than 200 US HE institutions have at least one Leadership in Energy and Environmental Design (LEED) certified building on their campus. In order to assess if sustainable residence buildings are performing as expected, a post occupancy evaluation (POE) framework of indicators was developed and implemented. POE indicators were chosen through a review of sustainability rating systems, literature review, and surveys. The selected indicators address a range of parameters using quantitative and qualitative data collection methods via investigative and diagnostic techniques. The dataset includes temperature and relative humidity measurements, water and energy consumption, feedback from facility manager departments and almost 600 occupants. The findings highlight large variations in terms of energy and water consumption, and poor indoor air quality; moreover, LEED residence halls have also shown to be less sustainable over time. The findings also indicate the LEED rating system may generate skewed savings expectations, as occupant behaviours and feedback are poorly considered.

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)0,093
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0930,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0100,006
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
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

Citations59
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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