MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3174289992 · doi:10.3390/atmos12060794

Indoor Environmental Health Assessment in Eco-Building and Its Case Study

2021· article· en· W3174289992 sur OpenAlexafffund
Xiaohui Zhao, Mohammadtaghi Vakili, Lexuan Zhong

Notice bibliographique

RevueAtmosphere · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAnalytic hierarchy processComputer scienceDelphi methodRanking (information retrieval)Environmental qualityDelphiIndoor air qualityProcess (computing)Environmental impact assessmentEnvironmental scienceArchitectural engineeringRisk analysis (engineering)Environmental resource managementOperations researchEngineeringBusinessEnvironmental engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is necessary to consider all aspects of environmental factors when assessing the health impact of an eco-building environment on its occupants. However, the multi-criteria and imprecise nature of the indoor-environment in the eco-buildings has caused difficulties in quantifying the indoor environmental pollution level. This paper describes the optimal classification and priority weight methods, which are particularly useful for assessing the indoor environmental quality (IEQ) of an eco-building to demonstrate its innovative applications. The analytic hierarchy process (AHP) was used to set up the strategic decision-making evaluation system for computing the indoor environment index (IEI) risk ranking of eco-buildings. Combined with this, a Microsoft Delphi-based IEQ intelligent forecasting software simulations package was developed, and the innovative application of indoor environmental comprehensive assessment was verified by a case study in Shanghai. The evaluation result was analyzed by the priority weight methods and the AHP decision-making system noted above. This health assessment method and system provides an innovative way for the indoor environment risk evaluation of eco-buildings and is helpful to standardize the local building market.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,735

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAtmosphereMême sujetSustainable Building Design and AssessmentTravaux en français237 207