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Enregistrement W4406645561 · doi:10.2172/2503488

Performance Results from DOE Cold Climate Heat Pump Challenge Field Validation

2025· report· en· W4406645561 sur OpenAlexaff
Vrushali V. Mendon, Kevin Keene, Samuel Rosenberg, Julia Rotondo, Kathy Nwe, Jim Young, Walker Wind

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Thermodynamic Systems and Engines
Établissements canadiensAthletic Edge Sports Medicine
Organismes subventionnairesBonneville Power AdministrationBattellePacific Northwest National LaboratoryU.S. Department of CommerceU.S. Department of Energy
Mots-clésCold climateField (mathematics)Heat pumpEnvironmental scienceNuclear engineeringEngineeringMeteorologyMechanical engineeringHeat exchangerPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Space conditioning and water heating consume over 40% of the nation’s primary energy use and represent a significant component of many homeowners’ monthly energy bill. However, in cold climates, performance of heat pumps has traditionally suffered as the units have been unable to efficiently transfer heat from colder outdoor air temperatures to warm the interior space of homes. Optimizing heat pumps for cold climates (5 °F and below) requires coordinated effort to ensure heat pump technologies can be enjoyed by Americans living in these regions. The DOE Cold Climate Heat Pump (CCHP) Challenge sought to address this challenge by partnering with industry to develop, test, and validate the performance of new, highly efficient heat pumps in real homes. The Challenge, launched in 2021, brought together leading heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) manufacturers to develop prototype units optimized for performance at cold climates. This report summarizes results from the field validation that occurred 2022-2024.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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