Analysis on the driving factors and patterns of window opening and closing behaviour in French households
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Window operation plays a vital role in indoor environmental quality (IEQ) and building energy consumption while maintaining occupants’ expected IEQ levels. In recent years, the influencing factors of window opening/closing behaviour have been widely investigated and evaluated in residential buildings, aiming at simulating building energy performance in a realistic manner. However, due to the challenges in collecting and analysing occupancy-related data, previous research works emphasized more on indoor/outdoor parameters (e.g. temperature and CO2). Hence, the correlation between occupancy patterns with window behaviour in a household has not been well explored. The aim of this study is to analyse the patterns of window opening and closing behaviour in French households and identify respective driving factors. The analysis was based on the data collected from four apartments in a high-performance residential building located in Lyon, France. The dataset considered in this study includes indoor environment data, weather data and occupancy behaviour with one minute resolution. Both model-dependent and model-independent approaches were adopted to assess the relative importance of driving factors for window operation. The results obtained in this study will provide insights regarding different driving factors for window operation and its related impact on occupant behaviour model performance. The outcomes of this research work can be used as input variables of occupant behaviour models in order to improve the building energy simulation performance.
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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 | 0,000 | 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 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 ».