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Enregistrement W2910339641

Occupant-adaptive façade interaction: relationships and conflicts

2018· article· en· W2910339641 sur OpenAlexaff
Alessandra Luna-Navarro, Roel Loonen, Shady Attia, Miren Juaristi, Aurora Monge-Barrio, Mattia Donato, R. Rabensheifer, Mauro Overend

Notice bibliographique

RevueOpen Repository and Bibliography (University of Liège) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensArup Group (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacadeDaylightArchitectural engineeringComputer scienceDomain (mathematical analysis)Human–computer interactionInteraction designEngineeringCivil engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptive or Intelligent façades are those that can interact with users and dynamically vary their performance or properties (controlling thermal or solar energy, air flow and/or daylight) in response to changing external conditions and indoor demands. Consequently, adaptive façades could help to ensure occupant comfort, health, well-being and satisfaction, while allowing resource-efficient building operation. However, effective adaptive façade solutions that provide an optimal balance between user comfort, satisfaction and energy efficiency cannot be achieved without knowledge of the multidisciplinary complexity of the user-façade interaction. The main objective of this paper is to preliminary review and analyse the existing literature on user interaction with intelligent buildings,<br/>especially with façades, and to propose a conceptual framework to capture the multi-disciplinary and multi-domain complexity of user interaction with adaptive façades. The interaction between adaptive façades and occupants is then modelled as a closed loop of information and action exchange. This paper concludes indicating which are the future research needs to be addressed in order to define what is a satisfactory interaction strategy between occupants and façades.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,184 · 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'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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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