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Enregistrement W6968329572 · doi:10.5281/zenodo.14234964

REHOUSE public report: LEVEL(s)-based MEL framework for REHOUSE RPs and demos

2024· article· en· W6968329572 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensCanadian Anesthesia Research Foundation
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésPerformance indicatorScale (ratio)Domain (mathematical analysis)Work (physics)Performance measurement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary: This document represents the REHOUSE report D3.1 “LEVEL(s)-based MEL framework for REHOUSE RPs and demos” developed within work page (WP) 3 (Measurement, evaluation and learning methodology, impact assessment and platforms specifications). It presents firstly LEVEL(s) [1] framework that defines methods on how to assess key performance indicators (KPIs) for the evaluation of environmental performance of both renovations and new buildings. To complement this framework, an inventory of technical and social KPIs defined in other frameworks are presented: Regional/National/International regulations and standards; Scientific articles/ technical studies; Experience feedback from partners’ previous projects; Social frameworks. The frameworks identified cover the countries of REHOUSE demonstration sites (Italy, Greece, Hungary and France) as well as include international context. Although the inventory of frameworks included an important number of regulations, studies and protocols, only the most complete and interesting ones have been incorporated in this deliverable. Finally, a summary of KPIs from all these sources is established and classified in order to guide the further selection of the suitable KPIs for REHOUSE Renovation Packages and demonstration sites. To be in adequacy with the objectives of the REHOUSE project and the European LEVEL(s) framework the summary of KPIs is arranged by 3 criteria:1. Scale. The KPIs are given at the scale of renovation packages, buildings and at the scale of territory/city.2. Macro-objectives (MO) of the LEVEL(s) framework.3. Category. The KPIs are classified by domain related to construction projects. The links between these classifications are illustrated in the report. The buildings’ KPI are mainly based on the KPIs from the LEVEL(s) framework augmented with the results of the MEL inventory by REHOUSE project partners which together with Renovation Packages’ KPIs create a basis for the definition of the REHOUSE project KPIs in the task 3.2. The results of the MEL inventory by project partners allow also to identify some additional KPIs which are not considered by the LEVEL(s) framework. For the purposes of KPIs definition of the REHOUSE project in the Task 3.2 all the KPIs have been classified by the next categories: Building envelope. Here are included indicators related to thermal parameters of building walls and roof. Resource use. This category integrates indicators related to building energy and water consumption, as well as the amount of waste generated. Comfort conditions. It integrates indicators related to thermal, acoustic and visual comfort as well as the IAQ. Economics. It integrates indicators related to the cost dimension of construction process. Social/user’s behaviour. This category includes indicators related to the evaluation of impact of building use on life of users and changes in users’ behaviour inside or outside the building/dwelling they live. Environment and built environment. It integrates indicators related to greenhouse gas emissions of buildings in operational phase, as well as those associated to the outdoor environment of building or construction site. Resources re-use. This category includes indicators related to recycling and reuse of materials, wastes and other goods. Further public reports of the REHOUSE project: Publications – REHOUSE

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,269
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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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