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Enregistrement W2044770502 · doi:10.5539/jsd.v6n5p37

The Green Housing Privilege? An Analysis of the Connections Between Socio-Economic Status of California Communities and Leadership in Energy and Environmental Design (LEED) Certification

2013· article· en· W2044770502 sur OpenAlexvenueno aff
Roshan Mehdizadeh, Martin Fischer, Judee Burr

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationEnvironmental designStatistical analysisBusinessPrivilege (computing)GeographyEconomic growthAgricultural economicsEnvironmental economicsEngineeringEconomicsStatisticsManagementMathematicsCivil engineeringComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This statistical analysis investigated the socio-economic patterns of current residential Leadership in Energy and Environmental Design (LEED) certification in California cities and towns. Specifically focusing on the LEED certification process, this analysis assesses the correlation between the percent of residential buildings with LEED certification in California places and the socio-economic characteristics of those places. The pre-analytic hypothesis was that wealthier cities and towns would have a greater number of LEED certified homes with higher levels of LEED certification. The results of Pearson correlation testing using the statistical software R showed no statistically significant relationship between the total number of LEED certified homes or at any level of certification and the socio-economic characteristics of the places in question. One very influential factor in this finding is the lack of available data-of the 1466 places in California treated as distinct by the U.S. Census with available economic information, only 75 of them had at least one LEED certified home. Another important factor is the role of community development organizations in constructing LEED certified homes. 99.9% of the affordable homes considered in this report were part of large developments (2458 out of 2460 affordable homes), 76% of market-rate homes (anything outside of the “affordable” category) were part of large developments (238 of 314 homes), and 97% of all homes considered (2696 out of 2774) were part of large developments. This analysis of LEED certified homes in California at the admittedly early stages of implementation raises further questions about whether the LEED program can function as a tool for the private homeowner and whether a process currently influenced largely by developers can serve the needs of communities and homeowners.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,172 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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