Analysing the Energy Efficiency Renovation Rates in the Dutch Residential Sector
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The housing stock has a major share in energy consumption and CO 2 emissions in the Netherlands. CO 2 emissions increased 2.5% year-on-year in the first quarter of 2018. Higher CO 2 emissions were principally due to raised gas consumption for heating in the residential and service sector 1 . Energy efficiency renovations can contribute considerably in reducing energy consumption and achieving the EU and national energy efficiency targets. However, based on recent research 2 , the renovation rates in the Dutch social housing sector are not adequate to achieve the energy efficiency targets. Moreover, the deep renovation rates are almost negligible in this sector. The Dutch housing stock consists of the owner-occupied sector and rental sector (social housing and private rental houses) with shares equal to 69.4% and 30.6%, respectively. Considering the major share of the housing sector in energy consumption, the aim of the current study is to evaluate and compare the renovation rates in these sectors and the potential contribution of each one in achieving the energy efficiency targets. By renovation rate, we mean the percentage changes in the number of the identical houses moving from one energy label to the more efficient energy labels. The Netherlands Enterprise Agency (RVO) and Statistics Netherlands (CBS) databases are used to conduct the statistical analysis. The results show that the renovation rates are almost the same in these three sectors, despite the expectation of much higher renovation rates in the social housing sector.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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