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Enregistrement W4388784525 · doi:10.1016/j.jobe.2023.108167

RETRACTED: An innovative simulation-based methodology for evaluating cooling strategies in climate change-induced overheating

2023· article· en· W4388784525 sur OpenAlexaboutno aff
Alireza Karimi, Mostafa Mohajerani, Hamed Moslehi, Negar Mohammadzadeh, Antonio García Martínez, David Moreno-Rangel

Dossier post-publication

OpenAlex signale ce travail comme rétracté, mais aucune notice correspondante de Retraction Watch ne figure dans cette base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Building Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverheating (electricity)Climate changeEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringArchitectural engineeringGeologyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As global climate change progresses the built environment grapples with the increasing challenge of overheating. In response to these challenges, this study introduces an innovative simulation-based methodology aimed at enhancing the resilience and sustainability of cooling strategies. The proposed methodology utilizes weather and building data characterization, user clothing behavior, and cooling strategy selection. The methodology relies on three main indicators: Indoor Overheating Degree (IOD), Ambient Warmness Degree (AWD), and Climate Change Overheating Resistivity (CCOR). It also considers sub-indexes like analysis of greenhouse gas emissions, energy consumption, Exceedance Hours, and the average Predicted Percentage of Dissatisfaction. This comprehensive approach allows for a multi-zonal assessment of indoor overheating risk and resilience to climate change, to validate the methodology ‘s effectiveness, we conducted a thorough comparison, focusing on Packaged Terminal Heat Pumps (PTHP) (C01) and Fan Coil Units (FCU) (C02) in six selected reference cities with different climates. The case study employs a shoebox model to depict a double-zone office and administration building. In general, C01 demonstrates greater resistance to climate change-induced overheating compared to C02. The highest CCOR value, 58.16, is found in C01 in Vienna, while the lowest CCOR value, 12.7, is observed in C02 in Montreal, indicating the lowest resistance. Furthermore, this study underscores the pivotal importance of meticulously evaluating the susceptibility of cold cities to the imminent impacts of climate change and the urgency of implementing proactive strategies to bolster their resilience.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,241 · 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.

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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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