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Enregistrement W4253918905 · doi:10.1002/9783433604663.ch5

Monitoring and post‐occupancy evalution of Net<scp>ZEBs</scp>

2017· other· en· W4253918905 sur OpenAlexaff
Francois Garde Professor, Daniel Aelenei Professor, Laura Aelenei, Alessandra Scognamiglio, Josef Ayoub

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupancyThermal comfortArchitectural engineeringPost-occupancy evaluationIndoor air qualityEnergy performanceEngineeringContinuous monitoringComputer monitoringTransport engineeringComputer scienceEfficient energy useReal-time computingOperations managementEnvironmental engineeringMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Section Unavailable the motivations and reasons for monitoring building energy and comfort are presented from the point of views of building manager and building occupants. The energy performance of the 30 Task 40 Case Study buildings is presented in Section Unavailable . In Section Unavailable a detailed description of monitoring Net ZEBs throughout the various phases of a building project lifetime is presented spanning four building phases: Planning, Design, Installation and Operation. In Sections Unavailable and Unavailable two protocols for monitoring building energy performance and Indoor Environmental Quality (IEQ) are described. IEQ monitoring includes Post-Occupancy Evaluation (POE) of thermal comfort, lighting comfort, acoustic comfort and air quality. Four levels of energy monitoring and three levels of assessing IEQ and comfort are presented, representing the most basic to the most fully developed monitoring procedures. The energy and IEQ monitoring systems at the ENERPOS building, Reunion Island are presented as examples and discussed in detail. The last Section Unavailable consists of feedback from several Net ZEBs monitoring systems from which recommendations for achieving a reliable monitoring system are compiled.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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