GIS for the Potential Application of Renewable Energy in Buildings towards Net Zero: A Perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Environmental, economic, and social activities involve inherent spatial dimensions. The geospatial information system (GIS), a platform containing principles, methods, and tools to link, create, visualize, analyze, and model artificial activities and environment, provides the possibility to develop sustainability in the building sector. With globally political collaborations across governments, the demands to manage and visualize sustainable data (e.g., building energy and environment with geospatial reference) and implement more rigorous building modelling are increasing. A systematic mapping at multiple scales will help urban engineers, architectural engineers, policymakers, and energy planners identify emission hotspots, locate spatial resources, restructure district energy mix, and achieve net zero energy targets. To achieve net zero energy goals, it is crucial to minimize energy consumption, improve energy efficiency, and most importantly, apply renewable energy in buildings. However, these processes imply many aspects and challenges, regarding e.g., data availability, scalability, integrability, and a lack of clear and applicable frameworks. In this conceptional perspective paper, we aim to explore the potential of applying and installing renewable energy in net zero energy buildings using the GIS. More specifically, the described virtual framework will effectively support policy- and decision-makers in optimizing the energy structure, reducing building emissions, and applying renewable energy technologies. We also present challenges, limitations, and future directions for real practice.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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