The importance of understanding occupant behaviour in buildings: exploring the nexus of design, management, behaviour, and energy use in green, high-rise residential buildings
Notice bibliographique
Résumé
The quest to ‘green’ the built environment has been ongoing since the early 1970s and has intensified as the threat of exceeding 450 ppm of atmospheric carbon dioxide has become more real. As a result of this, many contemporary residential high-rise buildings are designed with hopes of achieving carbon emission reductions, while not sacrificing occupant satisfaction, or property value. Little is known about how the occupants of these buildings contribute to the energy and water consumed therein, nor the effects that these design aspirations have on occupant satisfaction. The present study relies on data collected in four recently built, Leadership in Energy and Environmental Design [LEED] certified, high-rise, residential buildings in Ontario, Canada. Using various sources of data (i.e., from energy and water submeters, questionnaire responses, interviews, and physical data relating to each suite) the extent to which physical, behavioural, and demographic variables explain suite-level energy and water consumption was explored. Energy use intensity differed by a factor of 7 between similar suites, electricity by a factor of 5, hot water by a factor of 13, cooling by a factor of 47, and heating by a factor of 67. Results show that physical building characteristics explain 43% of the heating variability, 16% of the cooling variability, and 40% of electricity variability, suggesting that the remainders could be a result of occupant behaviour and demographics. It was also discovered that 52% of respondents were not using their energy recovery ventilators [ERV] for the following reasons: acoustic dissatisfaction, difficulty with accessibility of filters, occupant knowledge and preferences, and a lack of engagement with training materials. Results suggest that abandoning mechanical ventilation in favour of passive ventilation could actually lead to greater satisfaction with indoor air quality and to decreased energy consumption. Using content analysis of questionnaire comments, the utility of contextual factors in understanding energy use and satisfaction in the study buildings, as well as their value in producing feedback for designers and managers, was explored. Combining quantitative and qualitative datasets was an effective approach to understanding energy use in this understudied building type.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».