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Enregistrement W4200289551 · doi:10.1088/1742-6596/2069/1/012058

Mitigation measures for urban heat island and their impact on pedestrian thermal comfort

2021· article· en· W4200289551 sur OpenAlexaff
Aytaç Kubilay, Dominik Strebel, Dominique Derome, Jan Carmeliet

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal comfortEnvironmental scienceUrban heat islandPedestrianRelative humidityThermalMeteorologyComputational fluid dynamicsHeat waveVegetation (pathology)MoistureCivil engineeringMarine engineeringEngineeringGeographyGeologyClimate changeAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A multiscale coupled model is presented that allows for the detailed analysis of the local impact of urban heat island mitigation measures. The model uses coupled computational fluid dynamics (CFD) simulations with unsteady heat and moisture transport (HAM) in porous urban materials in order to take into account the dynamic heat and moisture storage in the built environment. A realistic case study is performed for a public urban square in the City of Zurich during heat wave conditions. The impacts of two different mitigation strategies, i.e. adding artificial wetting of pavements and adding vegetation, on pedestrian thermal comfort are evaluated and compared with the existing situation. The results show an improvement in thermal comfort in both conditions. The improvement resulting from the addition of trees is larger and lasts longer due to shadowing effects, even though a reduced ventilation and an increased relative humidity by trees have an adverse effect on the thermal comfort.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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