A field study of thermal comfort and summertime overheating of six schools in Montreal Canada
Notice bibliographique
Résumé
As a result of global climate change, the world has witnessed a noticeable rise in average temperatures along with a surge in the frequency and intensity of extreme weather conditions such as heatwaves. Indoor overheating is a growing concern, particularly for vulnerable populations such as primary school students. To investigate this issue, a field monitoring network was established in six primary school buildings in Montreal, Canada. This network provided field measurements, including indoor and outdoor temperature, humidity, wind speed, and solar radiation, at five-minute intervals. This paper presents a case study that focused on three time intervals during the summer months: two school closed periods in 2020 and 2021 (unoccupied) and one school open period in 2021 (occupied). The study used an adaptive model to analyze the indoor thermal condition between unoccupied and occupied periods, non-heatwave periods, and heatwave periods. \nThe study concluded that natural ventilation in buildings posed a risk for indoor overheating during heatwaves, while buildings with mechanical ventilation systems had better indoor thermal conditions. The correlation analysis showed that the building's response to outdoor weather factors in naturally ventilated buildings is consistent. Multiple linear regression analysis confirmed that outdoor temperature was the most significant factor affecting indoor thermal conditions, followed by solar radiation, wind speed, and relative humidity. Furthermore, the indoor and outdoor temperature difference shows a stronger linear correlation with the indoor temperature than the outdoor temperature in all school buildings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».