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Enregistrement W4412879807 · doi:10.1080/19401493.2025.2540927

Adapting building performance simulation for climate resilience: accounting for urban microclimates and future climates

2025· article· en· W4412879807 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Building Performance Simulation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroclimateResilience (materials science)Environmental scienceEnvironmental resource managementClimate changeArchitectural engineeringUrban resilienceGeographyEnvironmental planningEngineeringCivil engineeringUrban planningEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change intensifies extreme events, increasing risks to comfort, thermal stress, and occupant health. To respond, buildings must be designed and operated for climate resilience, which heavily depends on advancing building performance simulation (BPS) tools and practices. Traditional BPS primarily focuses on annual or seasonal performance using historical ‘typical’ or projected weather data, often limited to a single building or a single projection future scenario, and overlooking key factors affecting urban performance. This viewpoint paper critically examines how BPS needs to evolve to support climate resilience. We first identify the limitations of conventional BPS and emphasize the need to scale from individual buildings to neighbourhoods and urban districts, addressing a wide range of climates and extreme conditions. Next, we highlight the importance of advanced downscaling techniques, multi-year climate projections, advanced metrics, and microclimate analysis. In summary, achieving climate-resilient BPS requires broadening both spatial and temporal scales for future-ready building design.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,249 · 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