Residential Behavioral Savings: An Analysis of Principal Electricity End Uses in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Research on energy savings in residential dwellings has been dominated by an engineering economics paradigm, in which economic agents adopt practices and technologies which are cost effective.This paper challenges this paradigm and reports on a detailed behavioral study done with residential customers.Using data collected from a survey of 1,437 residential customers, we apply the conditions, capacity and commitment model.The model was applied to six residential energy end uses:(1) space heating, (2) lighting, (3) domestic hot water, (4) washing appliances, (5) refrigeration and (6) consumer electronics.In each end use area, respondents were asked a series of scaled questions dealing with their level of satisfactionwith the service level for the end use (conditions); their ability to modify or change service levels (capacity); and the extent to which they performed energy efficient actions or behaviors (commitment).Using simple engineering algorithms, the study also estimated potential behavioral energy savings at the end use level.The study found that refrigerator and freezer temperature control, defrosting freezers, checking the hot water tank temperature and turning off the hot water tank while away from home were particularly effective means of saving energy in residential buildings.Somewhat less, but still effective means of saving energy in residential buildings include using cold water to wash clothes, air drying dishes, turning off outside lights and lights in empty rooms, using low wattage bulbs, night and day temperature setbacks, keeping part of the house cooler, draft proofing, installation of storm windows and unplugging computers and entertainment equipment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».