MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200305255 · doi:10.31590/ejosat.980786

Comparative Evaluation of Solar Houses Applied in Turkey

2021· article· en· W4200305255 sur OpenAlexfundno aff
Çiğdem Belgin Dikmen

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Science and Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar Thermal and Photovoltaic Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEge ÜniversitesiUniversity of TorontoÇukurova Üniversitesi
Mots-clésRenewable energyZero-energy buildingSolar energyLow-energy houseContext (archaeology)Solar air conditioningPassive solar building designScope (computer science)Architectural engineeringPhotovoltaic systemEnvironmental scienceEnergy conservationEngineeringEnvironmental economicsComputer scienceGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The construction sector consumes a significant portion of the energy resources irreversibly and harms the environment. Limited resources and emerging environmental problems have made it necessary to search for new energy resources in the world and in our country, and to use renewable energy sources, environmentally friendly and energy efficient building designs in the building sector. In this context, the issues of solar energy, which is one of the clean and renewable sources and the use of solar energy in buildings, have gained importance. Although Turkey is in advantageous position compared to European countries in terms of potential solar energy, solar energy is not sufficiently utilized in buildings and studies are limited to academic studies. Solar houses, which are built in Turkey in order to benefit from solar energy with active and passive methods in heating, cooling, lighting and ventilation of buildings, consist of single examples designed with different functions. The aim of this study is to emphasize the importance of the use of solar energy in buildings within the scope of renewable energy sources, to examine the solar houses applied in Turkey comparatively and to make suggestions for solar house design.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,279
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Science and TechnologyMême sujetSolar Thermal and Photovoltaic SystemsTravaux en français237 207