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Enregistrement W4409577636 · doi:10.1016/j.jobe.2025.112661

An agent-based framework for prioritizing building retrofits

2025· article· en· W4409577636 sur OpenAlexafffundabout
Khosro Lari, Kevin Cant, Ralph Evins

Notice bibliographique

RevueJournal of Building Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Planning and Valuation
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceConstruction engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the urgency to address climate change grows, municipalities face the challenge of lowering carbon emissions from buildings, which account for a large portion of total emissions. However, many cities lack the tools and data required to develop effective policies. This study proposes a practical framework for solving this by creating a user-friendly dashboard tailored to the needs of decision-makers in municipalities. The framework analyses current energy consumption, carbon emissions and building characteristics by leveraging existing datasets such as energy assessment databases and the property tax databases. Decision-makers can visualize the potential impact of various retrofit alternatives using scenario analysis and policy simulation, anticipate future construction rates and analyze the embodied carbon impact. The framework provides insights into the current carbon status and targets and enables municipalities to effectively identify and prioritize climate solutions. This paper applies the framework to single-family houses in the City of Victoria, British Columbia, Canada, however its flexibility enables adaption to other contexts around the world. This study adds to the expanding discussion about municipal climate action by proposing a practical, comprehensive approach to inform policy decisions and expedite progress towards carbon reduction targets. • A data-driven framework for municipal carbon reduction strategies. • Combines building assessment and property tax data for detailed emissions analysis. • Uses agent-based modeling to simulate real-world retrofitting behaviors. • Features a dashboard for policymakers to model retrofit scenarios interactively. • Prioritizes retrofits by actual energy-saving potential for tailored interventions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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