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Record W7054960985

Avaliação do efeito de florestas urbanas e áreas vegetadas no conforto higrotérmico

2014· article· pt· W7054960985 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueAmericanae (AECID Library) · 2014
Typearticle
Languagept
FieldEngineering
TopicLaser Design and Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsThermal comfortReflectivityShear strength (soil)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

A referida pesquisa teve como finalidade utilizar ferramentas de geotecnologias para avaliar o comportamento térmico de diferentes tipos de superfícies urbanas e sua consequente contribuição na variação da temperatura do ar e no conforto térmico humano em ambientes abertos. Para o estudo do conforto térmico fez-se necessário avaliar o desempenho do modelo COMFA (modelo de conforto térmico ao ar livre) em prever o conforto térmico em condições de clima quente, uma vez que este modelo, até então, só havia sido testado em países de clima temperado. Assim, esta pesquisa foi realizada em duas etapas distintas: a primeira avaliou o desempenho do modelo COMFA, considerando fatores pessoais de adaptação e aclimatação em situações de clima ameno a calor intenso. De modo a obter o voto real dos individuos (Actual thermal Sensation - ATS), foram aplicados ao longo de 5 dias 467 questionários em condições variadas de clima e exposição ao sol. Posteriormente os valores de ATS obtido foram plotados com o conforto térmico previsto (Predict Thermal Sensation- PTS) gerados pelo modelo COMFA. Os dados foram processados e analisados na Universidade de Guelph (Canadá) onde contou -se com a contribuição dos autores do modelo. Comparando - se os resultados de pesquisas similares realizadas no Canadá, o estudo concluiu que há um importante fator de adaptação e aclimatação dos indivíduos, o que sugere a necessidade de ajustes à escala de interpretação da sensação térmica (PTS) correspondente. Assim, dentro das condições climáticas estudadas, o presente trabalho indicou um PTS onde o intervalo mais adequado para determinar a zona de neutralidade térmica seria entre 50 W/m² e 100 W/m² em estações quentes e entre 0 W/m² e 70W/m² para estações frias. Houve um claro ajustamento sazonal, onde a faixa de neutralidade térmica se movimente para mais ou para menos, de acordo com a expetativa e aclimatação das pessoas. Na segunda etapa, avaliou -se a diferença no nível de conforto térmico humano em duas áreas da cidade de Piracicaba- SP, bem distintas quanto a proporção entre a área vegetada e a área costruida. Utilizou-se uma estação meteorológica móvel para o registro da temperatura do ar ( TºC), da umidade ralativa do ar ( UR), a radiação solar (W/m²) e da velocidade do vento ( m/s). Nestas duas áreas amostrais também foram adquiridas imagens de alta resolução da videografia aérea multiespectral e imagens termais (temperatura de superfície) de uma cena de 1km x 1km. A partir disso, com a técnica da classificação supervisionada foram separados por classes as porcentagens dos diferentes tipos das superfícies urbanas. Também obteve-se mapas temáticos com valores da temperatura radiante da superfície urbana da cenas. De acordo com os resultados do trabalho, pôde-se constatar que a influência da cobertura de superfície das áreas monitoradas sobre as condições climáticas é significativa para o conforto térmico humano.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.039

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.008
GPT teacher head0.204
Teacher spread0.196 · 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 designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2014
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