Human-centric buildings for a changing climate: Introducing a new International Energy Agency research network
Notice bibliographique
Résumé
As building energy and health targets increase, occupants’ influence on (and interactions with) their buildings is becoming more significant. Behaviors, such as daily routines, purchasing decisions, and responses to extreme events, directly impact energy use and health-related conditions within buildings. This dynamic is further shaped by global shifts such as teleworking, co-working, and home-sharing, which disrupt traditionally assumed occupancy patterns. Additionally, growing expectations for comfort and the integration of new technologies intensify the need to reassess how humans are considered in building design, maintenance, renovation, and operation—bringing a human-centric lens to traditionally building-focused approaches. This paper introduces a new research network that explores four key areas in the context of human-centric buildings in a changing climate: (1) individual human-building interactions, (2) community-scale interactions, (3) building (re)design, and (4) building operations. The Human-Centric Buildings for a Changing Climate (HCB) Network includes over 210 researchers from approximately 30 countries and multiple disciplines, including engineering, architecture, computer science, psychology, urban planning, sociology, public health, economics, and medicine. The objective of this paper is to establish the importance and relevance of these topics and to summarize the planned outcomes of a joint International Energy Agency (IEA) initiative between the Energy in Buildings and Communities (EBC) Programme Annex 95 and a Users Technology Collaboration Programme Task. This work aligns with and advances the goals of the UN Sustainable Development Goals (SDGs), particularly SDGs 3 (Health), 7 (Energy), 11 (Sustainable Cities), and 12 (Responsible Consumption), by centering human agency in climate-resilient building strategies.
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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 | 0,011 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».