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Enregistrement W4244733850 · doi:10.33263/proceedings22.050050

New nanotechnologies for Energy saving and Resiliency of the Built Environment

2020· article· en· W4244733850 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueProceedings International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchitectural engineeringAerogelParadigm shiftEfficient energy useBuilt environmentEngineeringConstruction engineeringComputer scienceSystems engineeringCivil engineeringNanotechnologyMaterials scienceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of this paper deals with innovative material and construction systems that incorporate nanotechnologies for improving their energy-saving performance. Recent developments in the world of phase change materials, specifically on organic PCMs, such as paraffin and bio-PCM aerogel, are presented; laboratory works are presented together with pilot projects in Toronto, where PCM-based system have been incorporated in high-performing buildings. Then, the paper shows recent advancements in super-insulating materials, specifically focusing on aerogel-enhanced blankets and panels, which have been developed at the BeTOP laboratory of the Ryerson University in Toronto, Ontario. Finally, the paper explores the potentialities of including innovative thermochromic coatings at the urban scale and shows the mutual benefits between buildings and communities that could be obtained through the adoption of previously mentioned nanotechnologies. The goal is to describe a pathway towards more sustainable and resilient communities. Using Toronto as a test case, the paper aims to comprehensively show that nanotechnologies offer a paradigm shift at the different scales of the built environment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,169 · 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'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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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