Impact of an Energy Efficiency Regulation in Northern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Extreme cold climates and Canada’s sparsely populated Northern regions have limited human and infrastructural capacity making it difficult to build energy-efficient homes. Despite such differences, homes are built based on codes and standards developed for Canada’s South. In 2008, a by-law was passed in Yellowknife, Canada requiring a minimum EnerGuide Housing (EGH) rating of 80 for all new single-family and two-family residential buildings. The EnerGuide’s Energy Rating Service (ERS) program is an energy assessment program for residential housing formerly known as the EnerGuide Rating for Houses (EGH). Homes are rated between 0 to 100; lower numbers represent homes that are less efficient and 100 represents an airtight and well-insulated house that is net-zero energy. 1002 homes from the City of Yellowknife evaluated since 1950s were studied from the ERS database, Performance metrics studied include energy intensity, EGH rating, ACH rating, window types, the thermal resistance of the building envelope, primary heating and hot water heating equipment’s efficiencies, total electricity used, and total energy used. The analysis identified the current state of housing in Yellowknife, past and present housing trends, and determined the effect of the city of Yellowknife’s new building by-law had on housing performance. The preliminary finding shows a pathway to significantly improve the energy efficiency of the housing stock in Yellowknife. This regulation shows other municipalities in Canada that legislations pushing energy efficient buildings can be very effective.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».