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Enregistrement W4297724402 · doi:10.34257/gjhsshvol22is4pg17

On Slowing Climate Change with Ecological, Thermo-Active Building Systems

2022· article· en· W4297724402 sur OpenAlexaboutno aff
Mark Bomberg, Malgorzata Fedorczak Cisak, D.W. Yarbrough

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Human-Social Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacadeArchitectural engineeringPassive solar building designEnergy conservationZero-energy buildingThermal insulationWork (physics)Efficient energy useEnvironmental scienceThermal comfortInsulation systemPassive houseCivil engineeringEngineeringThermalMechanical engineeringMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the early days of energy conservation(1980s) several countries took the need for energy efficiency seriously enough to sponsor some demonstration buildings. For instance, a US university design concept was built in Regina, Canada in1978. The Saskatchewan Energy Conservation house [1s]demonstrated a new, passive technology. It had super-insulated and airtight walls, large windows on the south facade, evacuated solar pipes for domestic water heating, and a heat recovery ventilator. Despite of all the technology demonstrated there, as Bomberg et al [2] explains, the passive measures were not accepted in the Canadian marketplace because the builders modified the heating system and thereby changed the air flow pattern in the house. The 1995, German passive house was accepted in marketplace because the built system could be duplicated as it was demonstrated. In this case, saving from the elimination of expensive boiler were used to improve the level of thermal insulation and air tightness. These developments led to acceptance of a few points from building science [2-4], namely: (1) any building is a system, (2) a design team should work together starting with the conceptual stage, (3) heat, air, and moisture flows are not separable, and their interactions must be recognized, (4) excellent air tightness and a high-level of thermal insulation are required in all climates.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,241 · 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
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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