Notice bibliographique
Résumé
Prediction of building performance is inherently a multi-domain problem. This is particularly true of many modern buildings where the aim is to provide energy efficient operation and high levels of comfort (thermal, visual, acoustic) and indoor air quality. Such buildings may employ sophisticated environmental control systems, and/or energy efficient design features such as natural daylighting, natural ventilation and building-integrated renewables. The ESP-r system allows the analysis of coupled, inter-domain processes, e.g, detailed air flow and dynamic building temperature variation. The program has the capability to model, in an integrated manner, the following domains to variable levels of resolution: thermal, lighting, ventilation (network air flow and CFD), moisture, HVAC, electrical power flow (including renewable energy sources). All of these domains can be subjected to user-defined control action. The modeller can select, based on the particular design, which domains to include in the analysis. This paper discusses the importance of multi-domain modelling and illustrates this with an example of an application where it is important to model interactions between different domains: the detailed modelling of an HVAC system, coupled with the building it serves. The model highlighted is one developed in support of HOT3000 developments at Natural Resources, Canada (NRCan).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».