A life-cycle cost analysis for flooring materials for healthcare facilities
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Objective: In this study, hard, resilient and soft flooring materials are compared using a building service life of 50 years, an established life span for healthcare facilities. The purpose of this study is to evaluate the life-cycle cost of flooring products and inform decision-makers about the long-term cost of ownership along with other key factors, such as safety, durability, and aesthetics.Methods: The protocol for executing an life-cycle cost analysis (LCCA) is defined by the National Institute of Standards and Technology (NIST), including defining the problem, identifying feasible alternatives, and establishing common assumptions and parameters, as well as acquiring financial information. Product information for the flooring materials that met inclusion criteria based on characteristics of the products consistent with use in healthcare facilities was acquired including maintenance, installation, warranty, and cost data. LCCA calculations recognize the time value of money and use discounting to project future value.Results: The results generated from the LCCA using present value to project future costs provide a useful tool for projecting costs over time for the purpose of planning operational and maintenance costs associated with the long-term investment of ownership. The findings suggest that soft flooring is more cost effective for initial purchase and installation, equipment assets, and maintenance over time of facilities.Conclusions: Cost is an important factor when considering flooring materials for healthcare facilities. Other factors to be considered are safety, durability and aesthetics, cleanliness, acoustics and sustainability to realize the overall return on investment. This study developed a tool for projecting costs of ownership for facility materials, in this case, flooring. The selection of flooring material has a significant impact on the cost of ownership over the life of the facility.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle