MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283696359 · doi:10.1038/s41597-022-01475-3

A Global Building Occupant Behavior Database

2022· article· en· W4283696359 sur OpenAlexafffund
Bing Dong, Yapan Liu, Wei Mu, Zixin Jiang, Pratik Pandey, Tianzhen Hong, Bjarne W. Olesen, Thomas Lawrence, Zheng O’Neil, Clinton J. Andrews, Elie Azar, Karol Bandurski, Ronita Bardhan, Mateus Bavaresco, Christiane Berger, Jane Burry, Salvatore Carlucci, Karin Maria Soares Chvatal, Marilena De Simone, Silvia Erba, Nan Gao, Lindsay T. Graham, Camila Grassi, Rishee K. Jain, Sanjay Kumar, Mikkel Baun Kjærgaard, Sepideh Sadat Korsavi, Jared Langevin, Zhengrong Li, Aleksandra Lipczyńska, Ardeshir Mahdavi, Jeetika Malik, Max Marschall, Zoltán Nagy, Letícia de Oliveira Neves, William O’Brien, Song Pan, June Young Park, Ilaria Pigliautile, Cristina Piselli, Anna Laura Pisello, Hamed Nabizadeh Rafsanjani, Ricardo Forgiarini Rupp, Flora D. Salim, Stefano Schiavon, Jens Hjort Schwee, Andrew Sonta, Marianne F. Touchie, Andreas Wagner, Sinéad Walsh, Zhe Wang, David M. Webber, Da Yan, Paolo Zangheri, Jingsi Zhang, Xiang Zhou, Xin Zhou

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensUniversity of TorontoCarleton University
Organismes subventionnairesDr B R Ambedkar National Institute of Technology JalandharUniversità degli Studi di PerugiaIndian Institute of Technology BombayUniversità della CalabriaU.S. Department of EnergyTongji UniversitySilesian University of TechnologyColorado School of MinesRMIT UniversityTsinghua UniversityUniversidade de São PauloTechnische Universität WienAalborg UniversitetUniversidade Federal de Santa CatarinaCenter for the Built EnvironmentSwinburne University of TechnologyUniversity of TorontoUniversity of New South WalesKhalifa University of Science, Technology and ResearchWestern Kentucky UniversityAmerican Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning EngineersBeijing University of TechnologyUniversity of Texas at AustinUniversity of Texas at ArlingtonSyddansk UniversitetNational Science Foundation
Mots-clésDatabaseComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a database of 34 field-measured building occupant behavior datasets collected from 15 countries and 39 institutions across 10 climatic zones covering various building types in both commercial and residential sectors. This is a comprehensive global database about building occupant behavior. The database includes occupancy patterns (i.e., presence and people count) and occupant behaviors (i.e., interactions with devices, equipment, and technical systems in buildings). Brick schema models were developed to represent sensor and room metadata information. The database is publicly available, and a website was created for the public to access, query, and download specific datasets or the whole database interactively. The database can help to advance the knowledge and understanding of realistic occupancy patterns and human-building interactions with building systems (e.g., light switching, set-point changes on thermostats, fans on/off, etc.) and envelopes (e.g., window opening/closing). With these more realistic inputs of occupants' schedules and their interactions with buildings and systems, building designers, energy modelers, and consultants can improve the accuracy of building energy simulation and building load forecasting.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,009

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations89
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific DataMême sujetBuilding Energy and Comfort OptimizationTravaux en français237 207