The Development of Health-Based Overheating Limit Criteria for School Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Overheating in school buildings can negatively affect the cognitive learning performance of particularly young students whose thermoregulation systems are still developing. However, currently, in schools, issues related to overheating have been addressed by limiting the exposure time to thermal discomfort. In this paper, the development of a general procedure that combines building and bioheat simulations to evaluate overheating risk in schools and generate health-based overheating limit criteria that may be applied in Canadian schools is described. General school building models, having either old or new constructions, were created based on a primary school building and successfully calibrated using field measurements of indoor temperature and humidity and published building energy use intensity data. Three sets of two limit criteria (exposure duration and severity of overheating) that account for the personal exposure conditions of students in primary, middle, and secondary schools were developed by limiting the body dehydration of students during extreme overheating events. Comparing the proposed limit criteria with the hour of exceedance criterion revealed interesting relationships between them, suggesting the proposed limit criteria as a benchmark for the comfort-based criteria, particularly for the more vulnerable primary and middle schools. The proposed procedure with the obtained overheating limit criteria is intended to be applied in any field or simulation study to assess the risk of overheating in similar school buildings under any local prevailing climate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».