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Enregistrement W3127944962 · doi:10.5334/bc.71

Integration of an energy– economy model with an urban energy model

2021· article· en· W3127944962 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBuildings and Cities · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasStock (firearms)Energy modelingEnvironmental economicsEfficient energy useScale (ratio)Environmental resource managementEconometricsEconomicsComputer scienceEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A proliferation of energy models has been developed across disciplines to explore energy and greenhouse gas (GHG) emissions-reduction strategies in cities. Hybrid models are especially useful because they incorporate more dynamics to simulate realistic results informed by relevant high-level policy decisions and building-level factors. Spatial and aspatial energy models, however, are not often linked, which overlooks the spatial impact of energy and emissions policies in urban environments. A new method is presented that links these types of models to understand how building stocks change over time in response to policies. This approach integrates outputs from an aspatial economic model, CIMS, with buildings in a spatially explicit urban building energy model (UBEM), UMI. The energy–economy model is parameterised against the UBEM using identified baseline condition and proposed future policy interventions. Building stock replacement and retrofit change are downscaled and disaggregated to individual buildings based on existing stock age and a probability-based Markov chain model (MCM). This integration enables simulations of cross-scale policy interventions that are sensitive to both economically and mechanically driven factors. An application of this approach shows how it can be used to evaluate how different policies interact with and influence building energy demand and GHG emissions. <em><strong>Practice relevance</strong></em> The results are integrated as a series spatially explicit energy modeling procedure (UMI) at the neighborhood scale. This process enables local assessments of efficacy of the proposed city scale and even regional policies in municipalities with various energy and GHG emission agendas. In the presented case study (of the Sunset neighborhood of Vancouver, BC, Canada) this method can quantify the elasticity of emission reductions from various urban form changes (<em>e.g.</em> infill, transportation-oriented development, <em>etc.</em>), new building code (<em>i.e.</em> BC Energy Step Code), active transportation and retrofit strategies from 2020 to 2050.

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.

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 enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,462

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,167 · 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