New considerations for representing moisture in indoor thermal conditions: Associations between enthalpy, cognitive performance, and thermal sensations
Notice bibliographique
Résumé
Motivated by limitations with the use of temperature and thermal comfort models in relation to occupant health outcomes, this work investigates numerous characterizations of thermal conditions and associations among these thermal variables, cognitive performance, and thermal perceptions. Measurements of classroom dry-bulb temperature and relative humidity were used to calculate a suite of eleven thermal variables, which were paired with thermal sensation votes and cognitive test responses from graduate students attending classes in these monitored spaces, resulting in an analysis dataset of 273 observations from 54 participants. Results from Spearman Rank correlation coefficients, factor analysis, and principal component analysis suggest that the eleven thermal variables cluster into three groups that reflect variations in indoor temperature, indoor relative humidity, and indoor-outdoor differences. While several variables appear to reflect variations in only air temperature (e.g., PMV estimates) or moisture, indoor enthalpy appears to reflect variations in temperature and RH in the most balanced manner. A series of mixed effects statistical models suggest that higher values of indoor enthalpy appear to be associated with improved cognitive test scores and warm sensations, and warm sensations appear to be associated with improved cognitive test scores. The collective results posit new considerations for the importance of indoor moisture with respect to occupant outcomes and how commonly used modelling approaches may not reflect this. Additional research that incorporates diverse populations, varied built environments, and causal methods could help further our understanding of the effects of air temperature and moisture on occupant outcomes in varied built environment settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».