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Enregistrement W3203401290 · doi:10.3390/buildings11100457

In-Situ and Predicted Performance of a Certified Industrial Passive House Building under Future Climate Scenarios

2021· article· en· W3203401290 sur OpenAlexaffabout
Alison Conroy, Phalguni Mukhopadhyaya, Guido Wimmers

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHygrothermal properties of building materials
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoofCertificationRelative humidityEnvironmental scienceCivil engineeringPassive houseClimate zonesArchitectural engineeringEngineeringMeteorologyEfficient energy usePhysical geographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Wood Innovation Research Lab was designed as a low energy-use building to facilitate the construction and testing of engineered wood products by the faculty and staff of the Master of Engineering in Integrated Wood Design Program at the University of Northern British Columbia in Prince George, BC, Canada. Constructed using a 533 mm thick-wall and 659 mm flat roof assembly, it received certification as Canada’s first industrial facility built to the International Passive House standard. Temperature and humidity sensors were installed in the north and south exterior wall assemblies to measure long-term hygrothermal performance. Data collected between 2018–2020 shows no record of long-term moisture accumulation within the exterior assemblies. Data collected during this time period was used to validate hygrothermal performance models for the building created using the WUFI® Plus software. Long-term performance models created using future climate data for five cities across Canada under two global warming scenarios shows favorable results, with an increase in average annual temperatures resulting in lower average relative humidity values at the interior face of the exterior sheathing board in the exterior wall assemblies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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