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Enregistrement W4389223919 · doi:10.1088/1742-6596/2600/11/112010

Impact of model detail on daylighting metrics in residential buildings

2023· article· en· W4389223919 sur OpenAlexaff
Lars Oliver Grobe, J. Alstan Jakubiec

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEidgenössische Technische Hochschule ZürichVelux Stiftung
Mots-clésDaylightDaylightingLuminanceComputer scienceArchitectural engineeringIlluminanceShadingWork (physics)SimulationArtificial intelligenceEngineeringComputer graphics (images)Optics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Daylight metrics that shall guide performance-driven design must be applicable to models that reflect the limited knowledge at the time of planning decisions. In particular in residential buildings, the furnishing is beyond the control of such decisions and therefore unknown in the planning phase. The impact of model detail on illuminance- and luminance-based metrics is tested on a residential unit in Singapore. At two elevations, representing a work-plane and the eye level of a standing inhabitant, the metrics are computed from a) a detailed model incorporating furniture and shading devices, b) a model with only shading devices, and c) a minimalist model representing only the design decisions of the architect. As a potential approximation to the detailed model, d) a variant of the minimalist model with wall reflectance reduced to 0.20 is tested. The results for the three levels of detail are compared and indicate the significant impact of detail on all assessed daylight metrics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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