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Enregistrement W2885341508 · doi:10.11159/icmie18.114

The Effect of Rooftop Garden on Reducing the Internal Temperature of the Rooms in Buildings

2018· article· en· W2885341508 sur OpenAlexvenueno aff
Lamees Alhashimi, Lujain Aljawi, Raneem Gashgari

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchitectural engineeringEnvironmental scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the rapid industrialization and urban expansion pushing cities to build skyscrapers, streets, and homes often at the expense of plant life and vegetation people have forgotten the real reasons for vegetation.For most them, trees and other vegetation serve merely as a luxury or to make cities look prettier.While providing aesthetic value is a well-known fact, the integration of plants and other wildlife can also benefit cities in other ways.It is not until recently that people realized the effect of uprooting plants, one of these effects is the Urban Heat Island Effect.To alleviate its effects, urban planners, in developed countries, have been using rooftop gardens as a way to merge vegetation in urban areas.The purpose of this research is to study the effectiveness of rooftop gardens in reducing the Urban Heat Island Effect in the climate and conditions in Jeddah, Saudi Arabia.This research uses a one sample t-test to measure the extent of the effects.Model buildings; similar to materials that make up real buildings in Jeddah; with and without a rooftop garden were used in the experiment.The internal temperature of each building was recorded at regular intervals for a period of time, and the results were then compared.The results showed that there is a difference in temperatures between the two buildings especially, in the peak temperatures.It is expected that if rooftop gardens were implemented on a large scale, will reduce energy consumption and eventually energy bill.Consequently, the rooftop garden will be a financially and an environmentally beneficial idea.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,181 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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