Investigating Spatiotemporal Variability of Water, Energy, and Carbon Flows: A Probabilistic Fuzzy Synthetic Evaluation Framework for Higher Education Institutions
Notice bibliographique
Résumé
Higher education institutions (HEIs) consume significant energy and water and contribute to greenhouse gas (GHG) emissions. HEIs are under pressure internally and externally to improve their overall performance on reducing GHG emissions within their boundaries. It is necessary to identify critical areas of high GHG emissions within a campus to help find solutions to improve the overall sustainability performance of the campus. An integrated probabilistic-fuzzy framework is developed to help universities address the uncertainty associated with the reporting of water, energy, and carbon (WEC) flows within a campus. The probabilistic assessment using Monte Carlo Simulations effectively addressed the aleatory uncertainties, due to the randomness in the variations of the recorded WEC usages, while the fuzzy synthetic evaluation addressed the epistemic uncertainties, due to vagueness in the linguistic variables associated with WEC benchmarks. The developed framework is applied to operational, academic, and residential buildings at the University of British Columbia (Okanagan Campus). Three scenarios are analyzed, allocating the partial preference to water, or energy, or carbon. Furthermore, nine temporal seasons are generated to assess the variability, due to occupancy and climate changes. Finally, the aggregation is completed for the assessed buildings. The study reveals that climatic and type of buildings significantly affect the overall performance of a university. This study will help the sustainability centers and divisions in HEIs assess the spatiotemporal variability of WEC flows and effectively address the uncertainties to cover a wide range of human judgment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».