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Enregistrement W3097573591 · doi:10.1080/14786451.2020.1837132

Transitions towards energy-efficient appliances in urban households of Gujarat state, India

2020· article· en· W3097573591 sur OpenAlexaboutno aff
Amit Garg, Jyoti Maheshwari, Debdatta Mukherjee

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Energy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit
Mots-clésElectricityAgricultural economicsAir conditioningCeiling (cloud)Quarter (Canadian coin)Energy consumptionEnvironmental scienceEnvironmental engineeringToxicologyGeographyEngineeringEconomicsMeteorologyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Residential sector accounted for 24% of the total electricity consumption in India during 2009–10 and has almost remained around one-quarter over the last decade. A total of 163 same urban households were surveyed in 2018 to ascertain the change in penetration and use of energy-efficient (EE) appliances therein over 2010–18. There was a significant increase in their penetration across each enduse category with main changes being in air conditioners (ACs) (47%) and LED lights (over 38 times) over 2010–18. The weighted average relative electricity consumption decreased from 0.89 to 0.44 for ACs (1.5TR), 0.42 to 0.23 for lighting lamps, 0.95 to 0.54 for tubelights, 0.98 to 0.68 for refrigerators, and 0.94 to 0.69 for TVs, indicating the lowering of average energy consumption due to EE appliances. The annual electricity savings at household level were found statistically significant for transitions to EE ACs and ceiling fans.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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