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Enregistrement W1999867042 · doi:10.1139/l05-061

Comparing life cycle implications of building retrofit and replacement options

2005· article· en· W1999867042 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Bonnie Dong, Christopher Kennedy, Kim D. Pressnail

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueLife Cycle Costing Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDemolitionRetrofittingLife-cycle assessmentMasonryEngineeringArchitectural engineeringCivil engineeringEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When is it better to retrofit a building as opposed to demolishing and rebuilding it? Life cycle environmental and economic analyses are used to address this question through the study of a typical four bedroom detached house in Toronto. Three vintages of the reference house are used: 1930s solid masonry; 1960s wood frame; and post oil crisis, 1980s wood frame. Retrofit studies considered include insulating the attic and basement walls and air leakage sealing. Over a 40-year life cycle, the rebuild option has lower life cycle energy, global warming potential, and air pollution, which are predominantly associated with building operation. But the retrofit options have lower water pollution, solid waste generation, and weighted resource use, associated with material flows. The retrofit options also have lower life cycle economic costs than rebuilding. In this respect, the preferred options are basement plus air leakage sealing retrofit for the 1930s house, basement retrofit for the 1960s house, and no change for 1980s house. There are ways to overcome the trade-off in negative environmental impacts between retrofitting and rebuilding, such as use of renewable energy sources or re-use and recycling of deconstruction and demolition materials in new construction.Key words: life cycle assessment, life cycle costing, building retrofits, sustainable development.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations101
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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