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Enregistrement W4381189928 · doi:10.32920/23541834

Upgrading Existing Housing in Yellowknife to Achieve Energy Efficient Standards

2023· preprint· en· W4381189928 sur OpenAlexaffabout
Celena Aujla

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZero-energy buildingRenewable energyBuilding envelopeEnvironmental scienceCivil engineeringMeteorologyEngineeringGeographyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Across Canada, building codes are becoming increasingly stringent for new construction. There are plans for all provinces and territories to build new buildings to net-zero energy by 2030. However, the existing building stock makes up most of the buildings in Canada and this study explores an existing house in one of Canada’s most extreme climates, in Yellowknife. Three targets are aimed to be achieved: The City of Yellowknife new build requirement, EnerPHit equivalent for an Arctic Climate and Net-Zero Energy. A single-family detached home, including typical construction for pre-1975, in Yellowknife was analyzed to determine if achieving a net-zero energy building using on-site renewable energy is possible. An envelope-first approach was taken to then improve the mechanical and electric loads. Ultimately, the City of Yellowknife target of 105 kWh/m2/year for TEDI was achieved but the EnerPHit and Net-Zero Energy Targets were not. For existing buildings exposed to extreme climates, it will require more than upgrades to the existing building infrastructure to achieve such targets. However, with the use of renewable energy technology, the building EUI and TEDI were reduced to 13.94 kWh/m2/year and 0 kWh/m2/year.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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