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Enregistrement W4385548242 · doi:10.3311/ccc2023-069

ASSESSMENT OF OVERHEATING RISK IN FREE-RUNNING RESIDENTIAL BUILDINGS IN PALESTINE UNDER FUTURE CLIMATE

2023· article· en· W4385548242 sur OpenAlexaff
Nour Samaro, T. Hartmann, Fuad Baba

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverheating (electricity)ASHRAE 90.1Building envelopePalestineClimate changeEnvironmental scienceThermal comfortArchitectural engineeringEfficient energy useThermal massEnergy performanceEnvironmental resource managementEngineeringMeteorologyThermalGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the impact of climate change on residential buildings in Palestine, which recently faced an increased risk of overheating. The study investigates the effect of the thermal properties of the building envelope of a single detached house on increasing the building's resilience to climate change. The overheating risk is evaluated using ASHRAE 55 standard under typical historical and future years (2035, 2065, and 2090) based on RCP-4.5 and RCP-8.5 emission scenarios in three climate zones in Palestine (2A,3A and 2B based on ASHRAE 169-2020). The simulation results reveal that the Medium Energy Efficient Building (MEEB) is more effective in enhancing the thermal comfort of the building compared to the Low Energy Efficient Building (LEEB). However, the risk of overheating increases in future climates, particularly in vulnerable populations and specific locations in the hot, dry zones, such as 2B. This necessitates the implementation of combined mitigation strategies, including both active and passive cooling strategies, highlighting the importance of improving the building’s indoor environment and envelope. The findings emphasize the need to incorporate the impact of climate change into building design to ensure energy efficiency, thermal comfort and promote climate-resilient buildings.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,241
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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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