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Enregistrement W2620691485 · doi:10.1016/j.ijsbe.2017.05.003

Energy consumption analysis of school buildings in Manitoba, Canada

2017· article· en· W2620691485 sur OpenAlexafffundabout
Mohamed Ouf, Mohamed Issa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Built Environment · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaManitoba HydroU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésEnergy consumptionConsumption (sociology)BusinessEnvironmental scienceAgricultural economicsEngineeringEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Buildings contribute 20–40% of the world’s energy consumption, making the need to investigate their energy performance a necessity. Given the lack of empirical evidence on the energy performance of school buildings in cold climates, this study aimed to benchmark historical energy consumption over a ten-year period in a sample of 30 school buildings in Manitoba, Canada. Results showed the median total energy consumption of these schools was higher than other Canadian benchmarks. School building age had a statistically significant effect on their energy consumption, with newer schools consuming less gas but more electricity than older and middle-aged ones. The retrofits implemented in some schools did not for the most part have a statistically significant effect on their energy consumption, although a decrease in energy consumption was observed. The results also showed that middle-aged schools were the largest energy consumers, with the results changing depending on the metric used to report on schools’ energy consumption, reinforcing the need to standardize those metrics. There is also a need to investigate how occupancy may be contributing to the increase in electricity consumption in newer schools. This study is the first to provide empirical evidence on existing school buildings’ energy consumption in Manitoba, establishing benchmarks that practitioners can make use of in similar cold climates.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations76
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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