Bayesian inference of thermal comfort: evaluating the effect of “well-being” on perceived thermal comfort in open plan offices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The judgment of thermal comfort is a cognitive process which is influenced by physical, psychological and other factors. Prior studies have shown that occupants, who are generally satisfied with many non-thermal conditions of indoor environmental quality, are more likely to be satisfied with thermal conditions as well. This paper presents a novel approach that considers the effect of non-thermal building environmental design conditions, such as indoor air quality and noise levels, on perceived thermal comfort in open-plan offices. The methodology involves the use of Bayesian inference to relate the occupant’s thermal dissatisfaction in a building not only to thermal conditions and occupant metabolic factors (i.e., parameters of the original Fanger model), but also to measurable non-thermal metrics of indoor environmental quality. A Bayesian logistic regression approach is presented in this paper. The experimental context regards a prior indoor environmental quality measurement and evaluation study of 779 occupants of open-plan offices throughout Canada and the US. We present revised PMV-PPD curves for real-world offices that take into account both thermal and wellbeing IEQ parameters. The Bayesian inference analysis reveals that the occupant’s thermal dissatisfaction is influenced by many non-thermal IEQ conditions, such as indoor CO 2 concentrations and the satisfaction with the office lighting intensity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».