The Role of Energy Visualization in Addressing Energy Use: Insights from the eViz Project
Notice bibliographique
Résumé
Energy has become an important topic for policy makers, industry, and householders globally (e.g.,\nIEA-International Energy Agency, 2015). Changing the way we generate and use energy could make\na huge contribution to reducing carbon emissions and help address climate change. There is also\nconcern over energy security where energy is imported from other countries. Fluctuations in energy\nprices affect industry and householders and are linked to fuel poverty, especially in vulnerable\nhouseholds (Liddell and Morris, 2010).\nIncreasing energy efficiency has been hailed as a key solution to dealing with the energy issue\n(see www.eceee.org) but has perhaps not received as much attention as is warranted by its huge\npotential. This may be because energy efficiency is not one specific solution; rather many small\nchanges and interrelated steps are required. This is contrary to big-ticket visions such as finding a\nnovel non-carbon source of energy or other solely technological solutions, ranging from renewed\ninvestment in nuclear power to automating energy processes in buildings.\nThus, there seems to be a degree of conflict between focusing on technology, automation etc.\nand a more systems-focused approach that includes social factors such as people’s attitudes, values,\nand behaviors. We think the way forward is to integrate technical and social approaches, especially\nwhere they intervene in people’s daily lives. It is necessary and important to communicate and\ndiscuss energy issues with the wider public in order to find acceptable, effective and sustainable\nsolutions, whether these are grid-related or about specific buildings. For example, building science\ncolleagues have often complained (jokingly or not) how occupants are “messing up” after key\nenergy-saving technology has been implemented in home or work contexts (e.g., see literature\naround the energy performance gap). Moreover, recent work has highlighted the phenomenon of\ntechno-optimism whereby people tend to overestimate the success of new technologies (Clark et al.,\n2015). These wider considerations serve to situate our eViz project (eViz.org.uk) from the point of\nview of social scientists working on an issue traditionally dominated by “technical” experts and\nviews.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».