A cost optimized energy retrofit upgrade of the Canadian residential sector for the reduction of greenhouse gas emissions
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to assess the impact of energy efficiency upgrade scenarios on the greenhouse gas (GHG) emissions from the Canadian housing stock. The study is targeted towards policy makers who can use the results of this techno-economic study to pass appropriate legislation to curtail GHG emissions from the Canadian housing stock. The analysis was conducted using the Canadian Residential End-use Energy Model (CREEM). CREEM is representative of the Canadian housing stock, and is capable of assessing the GHG and energy impact of retrofits. Cost estimates were updated to assess the economic feasibility of the upgrade by calculating the indicator "GHG emissions reduction per dollar investment" (GHGRPDI) calculated by dividing the reduction in annual GHG emissions by the investment cost. Retrofits were ranked for each house in CREEM, based on the indicator GHGRPDI. The analysis is for houses that are eligible for a certain upgrade. The top five retrofits were determined for each province, and are presented as part of this study. For example, the top 5 retrofits (in order) that are suited for Ontario based on the GHGRPDI are: 1. Upgrade the lighting system to high efficient compact fluorescent lights. 2. Install programmable thermostats in all eligible houses. 3. Ceiling insulation upgrade to RSI 7.04 for all eligible houses. 4. Install low flow shower heads and aerators for all eligible houses. 5. Basement ceiling insulation of at least RSI 5.5 in all eligible houses.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».