Condition assessment model of building indoor environment: a case study on educational buildings
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to develop a condition assessment (CA) model for a building's indoor 21 environments and to improve the building's asset management process. Design/methodology/approach The methodology is based on dividing the building into spaces, which are the principal evaluated elements based on the building's indoor environmental quality (IEQ). An evaluation scheme was prepared for the identified factors and the analytical hierarchy process (AHP) technique was used to calculate the relative weight of each space inside the building as well as the contribution of each IEQ factors (IEQFs) in the overall environmental condition of each space inside the building. The multi-attribute utility theory (MAUT) was then applied to assess the environmental conditions of the building as a whole and its spaces. An educational building in Canada was evaluated using the developed model. Findings Each space type was found to have its own IEQFs weights, which confirms the hypothesis that the importance and allocation of each IEQF are dependent on the function and tasks carried out in each space. A similar indoor environmental assessment score was calculated using the developed model and the building CA conducted by the facility management team; “89%” was calculated, using K-mean clustering, for the physical and environmental conditions. Originality/value IEQ affects occupants' assessment of their quality of life (QOL). Despite the existence of IEQ evaluation models that correlate the building's IEQ and the occupants' perceived indoor assessments, some limitations have led to the necessity of developing a comprehensive model that integrates all factors and their sub-criteria in an assessment scheme that converts all the indoor environmental factors into objective metrics.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,003 | 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 ».