Nature-Based Solutions for Arctic Housing through Intermediate Spaces
Notice bibliographique
Résumé
This research explores the potential of intermediate spaces as architectural solutions for incorporating nature-based approaches into public housing models designed for extreme cold climates. Intermediate spaces, situated between indoor and outdoor environments, foster positive connections to nature. Prior studies emphasize their potential to enhance occupant well-being through increased outdoor connectivity, while also serving as productive and affordable spaces. These spaces can feature transparent surfaces to maximize natural light, making them suitable for plant cultivation and greenery integration. The objective of this study is to optimize architectural parameters for intermediate spaces to support greenery production effectively. Specifically, the research aims to maintain indoor temperatures within an optimal range of 13–27°C – optimum temperature for plant growth - and maximize solar gain for plant growth. A numerical simulation model was developed to evaluate the performance of intermediate spaces by varying architectural parameters, including (1) transparency ratio and (2) space depth. Findings reveal that intermediate spaces with a transparency ratio of 40–60% and a depth of 5-7 meters achieve the highest duration of optimal temperature conditions and maximum solar gain, supporting plant growth and enhanced daylight exposure. These results demonstrate that integrating intermediate spaces into public housing models in extreme cold climates can contribute to Canada’s food security initiatives, particularly in Northern regions, by promoting sustainable indoor plant cultivation. This research underscores the value of nature-based solutions in addressing food security and enhancing the livability of public housing in harsh environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».