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Record W6910393357 · doi:10.4224/40002012

Code national de l'énergie pour les bâtiments : Canada : 2017

2017· standard· fr· W6910393357 on OpenAlexvenueaboutno aff

Bibliographic record

VenueNPARC · 2017
Typestandard
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGerman Federal RepublicContext (archaeology)Economic shortage

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Code national de l'énergie pour les bâtiments – Canada 2017 (CNÉB) est publié par le Conseil national de recherches du Canada (CNRC) et élaboré par la Commission canadienne des codes du bâtiment et de prévention des incendies (CCCBPI) en collaboration avec Ressources naturelles Canada (RNCan). Il renferme les exigences techniques visant la conception éconergétique et la construction de bâtiments neufs. Le CNRC et RNCan publient cette édition provisoire du CNÉB en réponse à des propositions qui améliorent la performance énergétique globale des bâtiments par rapport au CNÉB de 2015. La modélisation de ces modifications proposées indique une amélioration potentielle de l’efficacité énergétique de 10,3 à 14,4 % par rapport à l’édition de 2011. L’édition de 2017 constitue une étape importante dans la concrétisation de l’objectif du Canada en ce qui concerne les nouveaux bâtiments, comme présenté dans le Cadre pancanadien, soit une « consommation énergétique nette zéro » pour les bâtiments d’ici 2030. Le CNÉB de 2017 appuie cet objectif notamment par la réduction de la transmission thermique globale des toitures, des fenêtres et des portes, par la réduction des pertes dues aux ponts thermiques dans les ensembles de construction et par la réduction de l’aire admissible des lanterneaux. Cette nouvelle édition propose également un resserrement des exigences relatives aux systèmes de récupération d’énergie et fait l’introduction d’exigences plus rigoureuses en matière d’éclairage intérieur et extérieur. Elle exige des commandes de température dans les chambres d’hôtels et de motels et l’installation de systèmes de régulation de la demande de ventilation dans les cuisines commerciales. La partie 4 renferme un éclaircissement quant aux exigences de la méthode des solutions de remplacement visant l’éclairage, et la partie 8 propose une harmonisation des exigences de la méthode de conformité par la performance avec les exigences prescriptives. Le CNÉB est un outil indispensable pour les concepteurs de bâtiments, les conseillers et sous-traitants du secteur de l’énergie, les professionnels de la construction et les organismes de réglementation.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.061
Threshold uncertainty score0.441

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0050.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0210.004

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.047
GPT teacher head0.320
Teacher spread0.273 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes2
Has abstractyes

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