Analysis of window opening in arctic community housing and development of data-driven models
Notice bibliographique
Résumé
Achieving low-energy, comfortable buildings in remote Arctic regions like Nunavik, Canada, presents multiple challenges due to high heating demand and limited energy supply. Understanding human behavior and the impact of practices on energy use is a key element in improving building performance. While previous research on building performance in Arctic regions has often adopted a building-centered approach, this study offers a complementary approach by investigating occupant behavior, focusing on window openings. The sample includes 10 monitored houses in the village of Quaqtaq, Nunavik. Data on weather conditions and window and door status were collected from September 2018 to August 2020. Behavior trends were identified using metrics such as the opening ratio, median duration of an opening, and number of openings. Correlations between opening/closing actions and the conditions of the outdoor environment were analyzed. Findings indicate that occupants interact more with common room windows and tend to leave bedroom windows open for longer periods. Time of the day, temperature, and relative humidity influence both opening and closing actions. Solar irradiance is also an important driver for open actions, while mean wind speed is significant in predicting closing actions. Data-driven models were developed using logistic regression. Comparison between predicted and real data demonstrated a good performance in estimating the opening ratio over the year and seasonal variations but a tendency to overestimate the number of openings and underestimate the duration of an opening.
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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 ».