Dataset of future-shifted weather files for Canada using climate projections from CMIP6
Notice bibliographique
Résumé
Investigating energy use in new building designs or existing structures in Canada is often performed with energy models that incorporate present-day climate information from the Canadian Weather Year for Energy Calculation 2020 (CWEC2020) weather files. Here we present a new dataset of future-shifted versions of these weather files that have been produced at all CWEC2020 sites across Canada, incorporating projections from the latest generation of climate models from CMIP6. These future-shifted files have been generated using a weather file "morphing" procedure applied to adjust hourly time series of selected thermodynamic variables including dry bulb and dew point temperature, relative humidity, and surface pressure. Projected changes used to calculate morphing factors were taken from CMIP6 global climate models following low, medium and high future emissions pathways (SSP1 2.6, SSP2 4.5, SSP5 8.5). Using the projections from each pathway, future-shifted files have been produced for five future periods from the 2040s through the 2080s. These files facilitate the use of energy modelling to understand building performance and guide design choices for infrastructure under future climate change. All of the future-shifted CWEC2020 files are publicly available via the Pacific Climate Impacts Consortium (PCIC) Weather Files Data Portal at https://www.pacificclimate.org/data/weather-files.
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 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».