Comparación y análisis de resultados a partir de simulación energética mediante eQUEST y Energy Plus de casa experimental en Ontario.
Bibliographic record
Abstract
En este artículo se han modelado los sistemas eléctricos, aire acondicionado, calefacción y agua caliente de una casa experimental ubicada en Ontario Canadá, haciendo uso de dos simuladores: el eQUEST y el Energy Plus. Por medio de esta simulación energética se ha calculado el consumo energético completo de la casa durante un año, teniendo como insumos las ocupancias1, el equipo eléctrico, las luminarias, etc. Los \nresultados obtenidos por ambos simuladores se han comparado mediante gráficos y se ha determinado el porcentaje de error con respecto a las mediciones reales. A partir de esta información, se ha logrado demostrar que para un caso de estudio específico, los resultados que brindan ambos simuladores son muy similares entre ellos y a su vez con las mediciones reales. Por lo cual, se puede asegurar que es posible hacer uso de cualquiera de los dos programas en análisis de este tipo. Sin embargo, cada programa \ntiene su dificultad, por lo cual se incluyen una serie de recomendaciones al final del artículo, las que sirven para orientar al usuario en qué casos usar cada uno de ellos, dependiendo del tamaño y la arquitectura del sistema.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".