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Enregistrement W2025892567 · doi:10.1139/l06-006

The implications of reuse and recycling for the design of steel buildings

2006· article· en· W2025892567 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Mark Gorgolewski

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Design and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReuseDeconstruction (building)EngineeringSustainable designConstruction wasteArchitectural engineeringSustainabilityLimitingConstruction engineeringCivil engineeringWaste managementMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an increasing interest in reuse and recycling in the Canadian construction industry. This interest is driven partly by the recent adoption in Canada of the Leadership in Energy and Environmental Design (LEED®) Green Building Rating System and partly by a greater general awareness of environmental issues. Designers are beginning to look at how to incorporate reused steel components into construction projects, thereby reducing greenhouse gas emissions by saving on primary steel production. However, although some designers are willing to redesign their projects to make use of available reclaimed structural steel components, it is often difficult to identify suitable materials in the local area at the appropriate time in the life of a project. A limiting factor is that designers, construction companies, and others perceive a lack of a well-established and easily available mechanism for exchange of reclaimed components. This paper reviews the issues that are relevant to increasing recycling and reuse in construction and focuses on examples that illustrate the benefits that steel can bring to sustainable construction. In particular, it discusses the issues relevant to designing to enable future disassembly and the way in which steel components can be readily reused.Key words: reclaimed steel, reuse of materials, steel recycling, design for deconstruction, sustainable construction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,184
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations51
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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