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Enregistrement W2782770458

Upgrading Glasgow’s High-rise Building Stock – A Case Study

2017· book-chapter· en· W2782770458 sur OpenAlexaboutno aff
Rosalie Menon

Notice bibliographique

RevueRADAR (Glasgow School of Art) · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemolitionQuarter (Canadian coin)TowerArchitectural engineeringStock (firearms)Energy consumptionConsumption (sociology)Efficient energy useEngineeringOperations managementBusinessCivil engineeringEnvironmental economicsGeographyEconomicsElectrical engineeringArchaeologySociologyMechanical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The city of Glasgow contains the highest concentration of social housing tower blocks in the UK – however a quarter of Glasgow’s high-rises have been demolished in less than 10 years and many more are assigned for demolition as part of the city’s plans for regeneration. However, this is an intrinsically expensive route to achieving the required number of affordable, energy-efficient housing units and instead many of the surviving tower blocks have been subject to a programme of retrofit to improve energy efficiency and thermal performance for residents. This paper looks at the four existing building typologies and their energy performance before the programme of external insulation and installation of a community CHP system providing residents with new efficient heating systems. Thermal energy data recorded and predicted from the ‘as existing’ scenarios are compared against the dataset of measured thermal energy consumption from 970 homes across all house-types from the first 12 months following retrofit. The data compares not only the actual thermal energy savings but also illustrates the cost saving to the resident and discusses methods of sharing the cost of communal standing charges equitably among residents taking cognizance of house-type size, number of occupants and their type of tenure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,228
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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