MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3017598778 · doi:10.1080/15583058.2020.1753261

Balancing Trade-offs between Deep Energy Retrofits and Heritage Conservation: A Methodology and Case Study

2020· article· en· W3017598778 sur OpenAlexafffundabout
Larissa Ide, Michael Gutland, Scott Bucking, Mario Santana Quintero

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Architectural Heritage · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnergy conservationEnergy consumptionBuilding envelopeEngineeringEfficient energy useSustainabilityRetrofittingEnvironmental scienceCivil engineeringCultural heritageDocumentationDaylightArchitectural engineeringThermalMeteorologyComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drastic reductions in energy consumption within existing buildings are required to achieve climate change mitigation targets. However, a portion of existing buildings have important historic values that need to be conserved. The goal of this paper is to present a methodology and decision-framework for deep energy retrofit analyses that balances trade-offs between conservation and sustainability. This methodology includes historic recording, documentation, a detailed energy model, and calibration to monthly data. An historic house in Ottawa, Canada is studied to demonstrate the use of the methodology. The energy retrofit analysis suggests 67% energy savings are achievable by increasing envelope thermal resistance to 4.1 m2-K/W, reducing air infiltration by 70% to 4.2 ACH at 50 Pa through air sealing and an air-vapour barrier, rehabilitating windows to be triple-pane low-E assemblies, using an air-source heat pump to supplement the existing gas boiler, daylight sensors and controls, and solar PV panels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Architectural HeritageMême sujetBuilding Energy and Comfort OptimizationTravaux en français237 207