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Enregistrement W4200068098 · doi:10.1088/1742-6596/2069/1/012171

Improving thermal comfort conditions in K-12 educational buildings in hot and humid climate: a case study in Cucuta, Colombia

2021· article· en· W4200068098 sur OpenAlexaff
David Guerrero, Hui-Bin Ge, B Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensCollège de Maisonneuve
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésASHRAE 90.1Thermal comfortNatural ventilationOccupancyEnvironmental scienceRoofArchitectural engineeringVentilation (architecture)Relative humidityMeteorologyCivil engineeringEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The school buildings in Colombia are built based on geographical locations and regional construction systems. However, external weather conditions and building design can have a significant impact on the thermal comfort of students, which affects the academic performance and productivity. This paper investigates the thermal comfort performance for an educational building in a hot and humid city in Cucuta, Colombia, built under national guidelines. This school is a concrete structure without mechanical cooling. However, field observation discovered that 82% of the time students experienced thermal discomfort. To investigate causes and provide mitigation strategies, a whole building energy simulation is conducted. Design Builder is used to evaluate the indoor thermal conditions compared to outdoor data collected. ASHRAE 55 adaptative model is used for the evaluation. It is found that 79% of the time the thermal conditions are outside the acceptable range during the year. The effect of mitigation measures i.e., occupancy, roof insulation, and natural ventilation rates are investigated through simulations. It is found that occupancy and natural ventilation rate have a significant impact on the indoor temperature and relative humidity, and thus the thermal comfort. Passive design strategies are proposed in optimizing the school building design to meet ASHARE-55 requirements.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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