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Enregistrement W7111331715 · doi:10.25740/vb900bf9392

Dataset for: Simulating The Urban Canopy's Impact on Wind-Driven Natural Ventilation

2025· dataset· W7111331715 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueStanford Digital Repository · 2025
Typedataset
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensAutodesk (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural ventilationVentilation (architecture)Measure (data warehouse)Wind directionLarge eddy simulationWind speedScalar (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset was created from coupled indoor-outdoor large eddy simulations (LES) of flow through an idealized urban canopy, as described in the paper "Simulating The Urban Canopy's Impact on Wind-Driven Natural Ventilation". The dataset includes two main files: flowStatsMI.csv provides per-window quantities including ventilation rates and scalar (temperature/tracer) fluxes; roomVentilationMI.csv provides per-room quantities including aggregated window statistics, volume-averaged quantities (e.g., temperature, tracer decay), and surface fluxes (e.g., temperature flux from the ceiling). Together, these datasets offer a detailed characterization of wind-driven natural ventilation across various parameterizations, varying wind conditions, canopy densities, and indoor-outdoor temperature differences. Across these wind and canopy parameterizations, we measure ventilation through single-sided, cross, corner, and dual-room ventilation scenarios. Additionally, all these ventilation conditions were run with and without skylights. The included README.md fully documents all quantities in the dataset.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,292 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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