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Enregistrement W4319319647 · doi:10.3390/en16041587

Thermal Conditions in Indoor Environments: Exploring the Reasoning behind Standard-Based Recommendations

2023· article· en· W4319319647 sur OpenAlexaff
Christiane Berger, Ardeshir Mahdavi, Eleni Ampatzi, Sarah Crosby, Runa T. Hellwig, Dolaana Khovalyg, Anna Laura Pisello, Astrid Roetzel, Adam Rysanek, Marika Vellei

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAustrian Science Fund
Mots-clésScope (computer science)Thermal comfortContext (archaeology)Quality (philosophy)Architectural engineeringScientific evidenceComputer scienceManagement scienceRisk analysis (engineering)EngineeringBusinessMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Professionals in the building design and operation fields typically look at standards and guidelines as a reliable source of information and guidance with regard to procedural, contractual, and legal scope and requirements that are relevant to accountability issues and compliance necessities. Specifically, indoor environmental quality (IEQ) standards support professionals to bring about comfortable thermal, air quality, acoustic, or visual conditions in buildings. In this context, it appears essential to regularly examine the IEQ standards’ applicability and scientific validity. The present contribution focuses on common thermal comfort standards in view of the reasoning and includes evidence behind their recommendations and requirements. Thereby, several international and national thermal comfort standards are examined via a structured matrix to assess basic parameters, design and performance variables targeted by the standards, suggested value ranges, and both general and specific evidence from the scientific literature. Finally, this paper discusses findings and points to the identified gaps in the chain of evidence from the results of scientific studies and the recommendations included in the thermal standards. As such, the present contribution has the potential to inform future developments regarding transparent and evidence-based thermal standards.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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