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Enregistrement W1965466455 · doi:10.1139/l04-102

Assessing the performance of sustainable technologies for building projects

2005· article· en· W1965466455 sur OpenAlexfundvenueno aff
Cheryl Nelms, Alan D. Russell, Barbara J. Lence

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWork (physics)Emerging technologiesSustainable designGovernment (linguistics)BusinessIdentification (biology)SustainabilityEnvironmental economicsProcess managementRisk analysis (engineering)EngineeringComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At present, the performance of sustainable technologies in buildings is generally not assessed holistically, but rather from a primarily single issue perspective, e.g., only financially or environmentally. Such an approach is limited in that it ignores the interaction of the technologies within the physical facility itself as expressed through life cycle costs, the impact on the surrounding environment, design objectives of the project and its stakeholders whose value systems may conflict. This work identifies the primary cause-and-effect relationships of selected sustainable building technologies and illustrates elements of a framework for the systematic assessment of their performance from an environmental, social, economic, and technical perspective. Rooftop garden technology is used to demonstrate application of the framework. The primary goal of this work is to improve the understanding and decision-making capabilities of the building industry and government when faced with decisions regarding investment and policy regarding sustainable building technologies. A secondary goal is to identify knowledge gaps in our understanding of sustainable technologies.Key words: risk identification, sustainable technology, knowledge management, infrastructure projects, sustainable buildings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations94
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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