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Enregistrement W3088166597 · doi:10.1088/1757-899x/910/1/012022

Sensitivity Analysis of Designs of Row House Planning Influencing on Local Microclimate and Building’s Cooling Energy Consumption in A Tropical City

2020· article· en· W3088166597 sur OpenAlexaff
Daranee Jareemit, Manat Srivanit

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroclimateEnergy consumptionEnvironmental scienceCanyonThermal comfortRadiant coolingMean radiant temperatureMeteorologySensitivity (control systems)Block (permutation group theory)Building energy simulationEnergy (signal processing)ThermalArchitectural engineeringEnergy performanceEngineeringStatisticsMathematicsGeographyGeologyClimate changeGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study aims to investigate the impact of design characteristics of row house projects on outdoor thermal conditions and the building’s cooling energy consumption. The studied parameters comprise the design combinations of four street canyon orientations, building-two block shapes, four street canyon’s aspect ratios (H/W), and two window to wall ratios (WWR). The study firstly performs the simulations of air temperature and mean radiant temperature across the street canyons via using ENVI-met modeling. The simulated air temperature is used as input in energy modeling to calculate cooling energy consumption in a residential unit. The Standardized Regression Coefficient (SRC) obtained from the multiple regression analysis is used to determine the significant design parameters influencing on outdoor air temperature, mean radiant temperatures, and building’s cooling energy consumption. It is found that the increase of H/W has a positive effect on both outdoor conditions and building energy consumption. At the same time, the impact of street canyon’s orientation and building-block shape on those issues shows an invert direction. Future studies should investigate how to optimize the design for achieving better outdoor thermal conditions and building energy efficiency.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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