Glass Properties Selection Effect on LEED Points for Core and Shell High Rise Residential Building in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
Green building concept is flourishing in developing countries due to the high-energy cost. To meet the green building requirement, this paper investigate the effect of glass properties on 4 and 20 story building total, heating and cooling, loads for variable glass-wall ratios using HAP4.5 . The ratios considered are 20%, 40%, 60%, 80% & 100% glass to wall. The simulations were carried out for both building under moderate climate, Amman, Jordan was the selected city from this climatic zone. The glass overall heat transfer (U-value) & shading coefficient (S.C) are paired in nine combinations, these pairs are called Combination Number (CN). Combination Number simulate all range of glass properties, CN 1 is the worst case to 9 the best glass properties. Results showed that the minimum impact of glass properties was on 20-percentile glass to wall ratio and maximum at 100 Percentile. On the other hand, a Maximum of 10 LEED point could be achieved in the 20-percentile and 16 point in the case of 100-persentile for both 20 and 4 story building. Data found in this paper where formulated in the following equations with R2 = 0.949. 4 Story Total Load = 915514 - (63546 * CN) + (9770 * Glass to wall) 20 Story Total Load = 7638346 - (540386 * CN) + (84090 * Glass to wall)
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».