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 CO2 concentrations and the satisfaction with the office lighting intensity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».