Socio-Demographic insights on urban building energy consumption
Notice bibliographique
Résumé
Residential buildings are central to global decarbonization efforts, accounting for nearly 40 % of energy use and around 30 % of greenhouse gas emissions. While technological improvements–such as efficient appliances, retrofits, and demand-side management (DSM) programs–are widely promoted, heterogeneity in occupant behaviour remains a major source of consumption variability. Socio-demographic characteristics shape these behaviours, yet their influence on residential electricity use at urban scales remains insufficiently quantified. This study examines how socio-demographic factors drive long-term and short-term electricity consumption patterns across urban neighbourhoods in Québec, Canada. Using hourly electricity data linked with census-derived socio-demographic variables, the analysis proceeds in two phases. First, long-term heating-related behaviour is modelled through change-point analysis, and its associations with socio-demographic attributes are quantified using XGBoost regression with SHAP interpretation. Second, short-term behavioural patterns are assessed by clustering daily load profiles and predicting cluster membership through an XGBoost classification model, again interpreted using SHAP. Results show that income, household size, age structure, employment levels, and housing characteristics significantly influence both structural heating behaviour and daily load shapes. Higher-income and more densely occupied areas display elevated base loads and steeper heating slopes, while lower-income neighbourhoods exhibit earlier heating activation, suggesting reduced efficiency or comfort constraints. Daily load variability is strongly shaped by mobility and work routines: car-dependent and full-time working populations show pronounced morning and evening peaks, whereas neighbourhoods with higher unemployment or walkability exhibit flatter profiles. Aging populations and smaller households sustain higher per-capita use, likely due to longer occupancy durations and comfort-driven heating practices. These findings demonstrate that electricity demand is shaped not only by building attributes but by socio-economic realities and behavioural norms. Embedding socio-demographic diversity into urban energy models provides actionable insights for targeted retrofits, behaviour-sensitive DSM initiatives, and equitable energy policy design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».