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Enregistrement W2963629290

Can multi-objective optimisation achieve more resilient outcomes in the UK's social housing sector?

2019· article· en· W2963629290 sur OpenAlex
Joe Forde, Christina J. Hopfe, Robert S. McLeod, Ralph Evins

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLoughborough University Institutional Repository (Loughborough University) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)CertificationRentingHomogeneousPublic housingProcess (computing)SoftwareEnvironmental economicsRisk analysis (engineering)EngineeringComputer scienceBusinessEconomicsCivil engineeringMechanical engineeringMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The housing crisis within the UK continues with\ngrowing private housing rental prices and increasing levels of homelessness. This situation has been\ndriven by the homogeneous development of housing\ntenures under-supplying in-demand social and affordable homes. Previous work has seen the implementation of multi-objective optimisation within a broad\nrange of building performance simulation software.\nThe present work is novel in the implementation of\na multi-objective decision support framework within\nsoftware used for compliance with the low energy Passivhaus standard. This use of evidence-based decision\nsupport could enable local authorities to make better informed decision in relation to large development\nseeking Passivhaus compliance.\nResults indicate that different optimal solutions are\npresent depending on the criteria used to meet the\nstandard. This means that it is important to select\nearly in the design process either the heating load, or\nannual heating demand criteria if optimisation techniques are to be applied based on the Passivhaus certification criteria to the design.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,172 · 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