Bridging the gap between theory and adoption: A critical review of socio-technical and human-computer interaction studies of fault detection and diagnosis in commercial buildings
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, extensive research has covered various automated fault detection and diagnostic (AFDD) methods. Nonetheless, there are only limited examples where these tools’ usability and adoption are investigated. To address this gap, this review paper investigates two main topics that are relevant to AFDD adoption: (1) the socio-technical challenges faced by facility management (FM) organizations that are the primary target of AFDD tools and (2) user testing and human-computer interaction (HCI) based studies of AFDD and other energy information and management technology. We argue that along with the extensive research on AFDD strategies, these two topics are essential to address the challenges of AFDD adoption and to shape the direction of future AFDD research. The available literature suggests a gap in understanding what design elements of novel AFDD tools and techniques lead to industry use and, ultimately, fault correction. Without further advancements toward understanding the practical requirements for AFDD adoption, this gap leaves researchers and the industry with limited knowledge to improve the design of future AFDD tools. To bridge the gap between theory and adoption, we recommend the expanded use of HCI methods in AFDD development to address the socio-technical challenges faced by FM organizations.
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».