MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3082187696

An invited contribution to the webinar: renewable energy and resources Towards reinforcingthe effect of renewable energy in retrofitted buildings: a collaborative US-Polandresearch project

2020· article· en· W3082187696 sur OpenAlexaboutno aff
Anna Romańska-Zapała

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Biology & Pharmaceutical Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding energy efficiency and sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyRetrofittingArchitectural engineeringEnergy engineeringUpgradeProcess (computing)Efficient energy useZero-energy buildingEnvironmental economicsEngineeringComputer scienceEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When talking about the effect of renewable energy, our thinking can be exemplified by an action of “placing an icing on the cake”. We must have a good building, to which we add renewable energy sources. The authors however, reverse the traditional design process and starting an integrated design process, we ask the question – how can we design an affordable, energy efficient building that the effect of the renewable energy sources is reinforced? We start with a system that must fulfill several technical requirements and one of the synergies in the design process will be to effectively incorporate the renewable energy sources. Changing the paradigm of design is the result of actual construction development in countries like Canada, USA and Japan and while we are looking at this trend from the scientific point of view, we are also be able to illustrate the science behind the next generation of the construction retrofitting with practical examples from these three counties. In effect, this short note becomes a conceptual progress report on energy efficiency in thermal upgrade of buildings. Keywords: energy efficiency; building automatic control; energy use under field conditions; two-stage construction process; cost-benefit evaluation; deep retrofit of residential buildings

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,010

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,282 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Chemical Biology & Pharmaceutical ChemistryMême sujetBuilding energy efficiency and sustainabilityTravaux en français237 207