Ten questions concerning planning and design strategies for solar neighborhoods
Notice bibliographique
Résumé
Planning of neighborhoods that efficiently implement active solar systems (e.g., solar thermal technologies, photovoltaics) and passive solar strategies (e.g., daylight control, sunlight access through optimized buildings' morphology, cool pavements, greeneries) is increasingly important to achieve positive energy and carbon neutrality targets, as well as to create livable urban spaces. In that regard, solar neighborhoods represent a virtuous series of solutions for communities that prioritize the exploitation of solar energy, with limited energy management systems. The ten questions answered in this article provide a critical overview of the technical, legislative, and environmental aspects to be considered in the planning and design of solar neighborhoods. The article moves from the categorization of “Solar Neighborhood” and the analysis of the state-of-the-art passive and active solar strategies to the identification of challenges and opportunities for solar solutions’ deployment. Insights into legislative aspects and lessons learned from case studies are also provided. Ongoing trends in solar energy digitalization, competing use of urban surfaces, and multi-criteria design workflows for optimal use of solar energy are outlined, emphasizing how they generate new opportunities for urban planners, authorities, and citizens. A framework is introduced to guide the potential evolution of solar neighborhoods in the next decade and to support the design of urban areas and landscapes with architecturally integrated solar energy solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».