MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414554966 · doi:10.3390/buildings15193478

A Case Study on the Energy Efficiency of Windows in Institutional and Residential Buildings

2025· article· en· W4414554966 sur OpenAlexafffundabout
Meng Gong, Alireza Kaboorani

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensRed River CollegeUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNew Brunswick Innovation Foundation
Mots-clésGlazingEnergy consumptionEfficient energy useWindow (computing)Energy (signal processing)Energy performanceThermal management of electronic devices and systemsTotal energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Building energy consumption occupies an increasing proportion of the total energy consumption of society, and the use of energy-efficient windows can have great significance for energy saving. This case study examined the energy efficiency of various types of windows of the buildings on the University of New Brunswick campus, Fredericton, Canada. The energy performance of these windows was monitored by an infrared thermal camera from November 2021 to April 2022 and assessed in terms of the heat loss between different types of windows. The main findings were that (1) the temperature distribution of a window was strongly influenced by the indoor and outdoor temperature; (2) wood frame windows showed better insulation properties than metal frame ones; (3) fixed windows had a better energy performance than sliding windows and single-hung windows; and (4) the east orientation of a building and the use of Low-E glazing were the most effective expedients to reduce the winter energy required. By comparing these findings with earlier research, this study contributes new insights for cold climates, underscoreing the importance of Low-E glazing and configuration choice in building retrofits for energy-efficient, sustainable construction.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,210 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBuildingsMême sujetBuilding Energy and Comfort OptimizationTravaux en français237 207