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Enregistrement W7128091254 · doi:10.22260/crc-csce-2025/0064

Sustainable Parking Infrastructure: Comparing Building Envelopes Across Renewable Energy-Integrated Prototypes

2025· article· W7128091254 sur OpenAlexaboutno aff
Zahra Al-Shatnawi, Caroline Hachem-Vermette

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueSolar Energy Systems and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energySustainabilityMatching (statistics)Key (lock)Sustainable development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluates the life cycle environmental and energy performance of two parking structure prototypes in London, Ontario, Canada: (1) an automated steel parking tower with photovoltaic (PV) panels on the roof and south-facing façade, and (2) a ground-level concrete parking structure with rooftop PV.Using Life Cycle Assessment (LCA), the study assesses environmental impacts from material production through the operational phase, considering material inputs, energy consumption, and renewable energy generation.Results indicate that Prototype 2 exhibits a lower overall environmental burden.However, differences between the prototypes remain relatively minor across specific impact categories.The study also finds that Prototype 1 performs better in the production phase, while Prototype 2 performs better in the use phase.Furthermore, when optimized with strategic PV positioning, Prototype 1 shows a 10% improvement in ecosystem quality, outperforming Prototype 2. This study underscores the role of parking structures as active contributors to net-zero developments rather than passive urban elements.Future research should explore the economic feasibility of coupling parking structures with buildings, assess a broader range of prototypes, investigate advancements in PV technology, examine the potential for waste heat recovery, and evaluate various end-of-life scenarios.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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