MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4306968997 · doi:10.18280/ijsdp.170603

Comparative Study on Performance of Wind-Catcher Shading Device and Other Types of Shading Device on Residential Houses in Tropics

2022· article· en· W4306968997 sur OpenAlexvenueno aff
Thet Su Hlaing, Shoichi Kojima

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShadingEnvironmental scienceGLAREWind speedComputer scienceMeteorologyGeographyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The optimal shading system plays a significant role in a sustainable environment in controlling the amount of excessive sunlight and reducing the thermal discomfort of occupants. External shading device requires many design considerations such as solar altitude, control strategies, and aesthetics to control solar gain, improve the visual environment and reduce glare. Proper external shading design can reduce cooling energy consumption and prevent an overheated indoor environment. This paper focuses on the performance of the Wind-Catcher shading device on the residential house in a hot and humid climate. This study focused on the effect of using Wind-Catcher shading devices on indoor thermal comfort. It proposes solar shading and wind catching design and its performance compared to other types of external shading devices. One of the residential houses in a hot and humid climate is taken as the representative study house of the research. The theoretical and analytical approach will analyze three types of shading devices, such as overhang, box-type shading devices, and wind-catcher shading devices, to validate and compare the shading magnitude amount. The result indicates that the Wind-Catcher shading significantly reduces thermal discomfort hours and allows moderate wind flow into the room rather than other shading types.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Sustainable Development and PlanningMême sujetBuilding Energy and Comfort OptimizationTravaux en français237 207