MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4238343930 · doi:10.32920/ryerson.14653977

A Comparison of Life Cycle Energy and Carbon Impacts for Passive Detached Accessory Dwelling Units and Their Design Implications

2021· preprint· en· W4238343930 sur OpenAlexaff
Deva Siva Veylan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPassive houseGreenhouse gasSingle-family detached homeEnvironmental sciencePassive solar building designLife-cycle assessmentUnit (ring theory)Environmental economicsHouse priceEfficient energy useArchitectural engineeringEngineeringGeographyEconomicsEconometricsMeteorologyThermalMathematicsProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Detached accessory dwelling units are a building typology that, when built to passive design standards, can help reduce GHG emissions while addressing the socioeconomic pressures facing many housing markets. Energy performance metrics like those used in passive design standards are based on per unit of floor area and lead to a size-bias against smaller housing typologies. A life cycle assessment of cost-optimal passive house sizes ranging from 230 m² (2,500 ft²) to 30 m² (300 ft²) is performed to understand their total life cycle energy use and GHG emissions implications. Additionally, an analysis using BEopt examines operational energy use for 10 cost-optimal passive house sizes ranging from 230 m² (2,500 ft²) to 30 m² (300 ft²) across all 17 climate zones and examines how cost-optimal passive design changes with house size. The results show that per-occupant energy use and GHG emissions are similar or better for small house sizes and that cost-optimal passive design does not change significantly with house size.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetBuilding Energy and Comfort Optimization→Travaux en français237 207→