A critical review of use cases and insights from a large dataset of smart thermostats
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.
Notice bibliographique
Résumé
Residential buildings consume a significant portion (17 % in 2023) of the global primary energy. Smart thermostat has become a proven technology in the residential building sector that offers insights into energy efficiency, HVAC system operation, and indoor thermal comfort of occupants. Although there are an increasing number of studies using the available large scale smart thermostat dataset, there lacks a holistic review of the existing literature to understand what applications have been conducted and what outcomes have been offered. This paper reviews 57 articles published between January 2015 and March 2025 using the open access ecobee Donate Your Data (DYD) dataset, where >200,000 customers participated in the voluntary data donation program. Articles are analyzed by major application areas including occupant behavior and IEQ assessment, energy performance evaluation, HVAC operations and controls, and building thermal dynamics. Two major limitations of the DYD dataset are the lack of measured energy use of HVAC systems and the coarse city-level building location information and limits applications requiring energy use data and introduces errors in ignoring the urban microclimate effects influencing a home’s operation and performance. Gaps and challenges of using the ecobee thermostat dataset for research were analyzed. Future efforts should focus on improving data collection and fusing other datasets with the ecobee DYD dataset to unlock new applications and improve analytics accuracy. Furthermore, AI emerges as a powerful tool to help clean up, integrate, and analyze the thermostat dataset, create and calibrate energy models, as well as inferring residential building operation and performance at scale.
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 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 découle