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Enregistrement W3197296646 · doi:10.37357/1068/jser.2.1.01

Smart and sustainable building appraisal

2021· article· en· W3197296646 sur OpenAlexaff
Mir Sayed Shah Danish, Tomonobu Senjyu, Masooma Nazari, Hameedullah Zaheb, Thabit Salim Nassor, Sayed Mir Shah Danish, Hedayatullah Karimy

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Energy Revolution · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityEfficient energy useEnvironmental economicsGreenhouse gasContext (archaeology)Energy conservationEnergy consumptionSustainable developmentEnergy planningEnergy engineeringBusinessEnvironmental resource managementArchitectural engineeringEngineeringEconomicsPolitical scienceRenewable energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In general terms, energy efficiency and conservation appraisal aspire to deliver an insatiable energy demand with less energy within the most significant amount of conservation and environmental benefits at the lowest possible price. Sustainable planning and design rely on a series of multi-disciplines: technical, technological, social, political, environmental, ecological, economic, institutional, and global restrictions that abstruse viable decision-making. Recent reports indicate that the residential building sector consumes 40% of the total energy and emits 30% of greenhouse gas (GHGs) worldwide. Thus accordingly, energy consumption in buildings is estimated at one-third of total primary energy resources. Therefore, proper modeling and optimization of a sustainable building in terms of energy efficiency and saving become a matter of focus. This paper explores an emerging picture of influential factors in the context of hands-on roadmap for energy-efficient and smart city planners, practitioners, scholars, and researchers. This study reviews the main points and proposes a framework in detail in the upcoming studies. Meanwhile, another objective of this paper was to introduce the most crucial indicators of energy-efficient building planning, design, and optimization to draw an exhaustive roadmap in compliance with resiliency, sustainability, and efficiency criteria throughout the lifecycle of a sustainable building.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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