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Enregistrement W1967083376 · doi:10.1061/41109(373)155

Canadian Industry Practitioners Perception on LEED Credits

2010· article· en· W1967083376 sur OpenAlexaffabout
Ferah Rahman, Farnaz Sadeghpour

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityAcknowledgementIncentiveScheduleGovernment (linguistics)BusinessPerceptionPosition (finance)Environmental economicsMarketingEconomicsComputer scienceManagementFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the need for sustainable practices in building projects is globally recognized, some construction stakeholders still demonstrate resistance in adopting sustainable practices. The general perception is that attempting to achieve sustainability will increase the capital cost of construction and can delay the schedule. In recent years, societal pressure and government incentives as well as practitioners knowledge and acknowledgement, have led many construction projects to pursue sustainability credits. In 2002, Canada Green Building Council (CaGBC) adopted the Leadership in Energy and Environmental Design (LEED) standard as a tool to evaluate the sustainability of construction projects. The main objective of this research is to generate a better understanding of LEED professionals' perception of the impact of achieving LEED credits on projects parameters such as cost, schedule and future value. A survey was conducted to clarify their position towards the impact of each of the 69 points in the early version of LEED-New Construction on project factors. The survey targets factors in its three phases — prior to construction, during construction and post construction. The results can assist in improving the evaluating systems and developing sustainability design tools in the future.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations9
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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