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Enregistrement W4404822956 · doi:10.1080/15623599.2024.2430928

CCC2023_possibilities of obtaining energy from aerodynamic phenomena occurring in selected housing estates in Warsaw, Poland

2024· article· en· W4404822956 sur OpenAlexaff
Anna Stefańska, Maja Sutkowska, Julia Krawczyk, Małgorzata Kurcjusz, Agnieszka Chudzińska, Marta Poćwierz, Saurav Dixit

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Construction Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerodynamicsEnergy (signal processing)Architectural engineeringBusinessEngineeringAerospace engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study uses wind tunnel experiments to explore the potential for harnessing wind energy from aerodynamic phenomena in selected housing estates in Warsaw, Poland. Aimed at addressing the challenges posed by the European ‘Fit for 55’ resolution, our research focuses on the energy recovery capabilities of large-panel technology buildings established in the latter half of the twentieth century. We aim to provide a roadmap for integrating wind energy solutions into urban planning and design by analyzing the aerodynamic effects within urban environments. Our methodology includes qualitative assessments of wind patterns around residential neighbourhoods and their impact on potential wind energy utilization. Results indicate that specific urban configurations can significantly enhance the efficiency of wind energy harvesting, offering a promising avenue for sustainable urban development. This study contributes to the growing field of renewable energy research by highlighting the untapped potential of urban wind resources and proposing design considerations for future architectural projects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
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