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Enregistrement W4317526210 · doi:10.54337/aau510903564

Guidelines for low energy building design based on the adaptive thermal comfort concept - Technical report: IEA EBC Annex 69: Strategy and Practice of Adaptive Thermal Comfort in Low Energy Buildings.

2022· report· en· W4317526210 sur OpenAlexafffund
Runa T. Hellwig, Despoina Teli, Marcel Schweiker, Rodrigo Mora, Joon-Ho Choi, Rajan Rawal, M.C. Jeffrey Lee, Zhaojun Wang, Farah Al‐Atrash

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of Technology
Organismes subventionnairesBritish Columbia Institute of TechnologyNational Natural Science Foundation of ChinaHeidelberger Akademie der WissenschaftenVillum FondenUniversity of Southern California
Mots-clésThermal comfortArchitectural engineeringEnergy (signal processing)Low energyThermalEnergy performanceEngineeringComputer scienceConstruction engineeringEfficient energy useElectrical engineeringMeteorologyMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The adaptive thermal comfort concept has been developed over many years and proven in numerous field studies (e.g. Webb 1964, Nicol and Humphreys 1973, Auliciems 1981b, de Dear et al. 1997, McCartney and Nicol 2002, Manu et al. 2016), showing that people are satisfied with a wide range of thermal conditions. Prerequisite is that people are provided with means to make themselves comfortable, that they know which opportunities they have, that it is socially acceptable to use these opportunities and that they are willing to use them (Hellwig, 2015). However, the overall understanding of how to design for such opportunities enabling the occupant to make themselves comfortable in relation to climate and building type, thus how to convert the adaptive thermal comfort concept into building design and concepts for operating buildings, is still limited. There are still common misunderstandings in the interpretation of the adaptive comfort approach among building planners and operators e.g. regarding the amount of control, the seriousness of this topic or the level of information needed by occupants for which reason guidance (e.g. CIBSE 2010, Cook et al. 2020) and knowledge transfer (e.g. Hellwig and Boerstra 2017, 2018) is absolutely essential. Consequently, there is still a gap between scientific research and real-world-application, which this report aims to diminish.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0120,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,024

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,234 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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