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Enregistrement W4200435661 · doi:10.1088/1742-6596/2069/1/012067

A multi-year comparative analysis of green and conventional roof thermal performance under temperate climate conditions

2021· article· en· W4200435661 sur OpenAlexaffabout
P Gunn, H. Burak Gunay, Paul J. Van Geel

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreen roofRoofEnvironmental scienceTemperate climateCold climatePrecipitationClimate zonesMeteorologyUrban heat islandReflective surfacesAtmospheric sciencesPhysical geographyGeographyCivil engineeringEngineeringEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research suggests that—relative to conventional roofs—green roofs can significantly reduce rooftop heat exchange in moderate climates; however, limited research exists on the performance of green roofs in colder climates. This paper analyzes the comparative performance of two side-by-side roof assemblies: a conventional roof and a green roof located in the temperate climate of Ottawa, Canada. Using two years’ worth of temperature and solar radiation data, we analyze variations in the incremental thermal benefit of the green roof relative to the conventional roof. We discuss factors contributing to these variations, such as precipitation and ambient temperature. Our results indicate that the green roof under investigation reduced thermal transmittance by 31.5% on average across two years. Although the percent benefits were much higher during the summer months, reductions in thermal transmittance were consistently above 7.7% throughout both years, indicating green roofs may be an appropriate alternative to conventional roofs in climates with hot, humid summers and cold, snowy winters.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,808

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)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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