A meta-analysis of the schematic design process of deep retrofit projects
Notice bibliographique
Résumé
Deep retrofits of the existing building stock will be necessary to meet global emissions reductions targets. One building archetype, low-rise MURBs have been neglected in terms of research and funding for deep retrofits. A meta-analysis was conducted that compares and contrasts the schematic design approach taken for six such buildings in British Columbia which are scheduled to undergo deep retrofits with the goal of reducing GHG emissions by 80%. The analysis showed that design teams had converged toward common solutions for each building while achieving the GHG reduction target. The recommended measures include electrification of space and domestic hot water heating, adding insulation through overcladding, air sealing, ventilators for each unit, and double pane windows. A life cycle cost analysis showed that the economic viability of deep retrofits were dependent on energy price forecasts, capital cost reductions through market forces and transformation, or incentives cover the non-monetizable co-benefits of deep retrofits such as improved resiliency to climate-change or reducing overheating and air quality risks. The meta-analysis can help to streamline the early-stage and schematic design process for such buildings, which is critical to increasing the retrofit rate. This process could be replicated for other building types and construction archetypes.
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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 | 0,049 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».