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Enregistrement W2105418987 · doi:10.5539/jsd.v5n1p2

Sustainable Materials Selection for Canadian Construction Industry: An Emergy-Based Life-Cycle Analysis (Em-LCA) of Conventional and LEED Suggested Construction Materials

2011· article· en· W2105418987 sur OpenAlexaffvenueabout
Navid Hossaini, Kasun Hewage

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Ecological Systems Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergyRenewable energyLife-cycle assessmentProduct (mathematics)Sustainable developmentEnvironmental economicsScale (ratio)Natural resourceConsumption (sociology)Production (economics)Environmental scienceEngineeringEcologyGeographyMathematicsEconomicsCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Building industry is a major cause of ecological and environmental problems in the global scale. It accounts for 40% of material and 30% of global energy consumption. Emergy (spelled with an “m”) is the energy of one kind (usually solar energy) that is used, directly or indirectly, to make a product or service. The objective of this paper is to identify sustainable construction materials by assessing the specific emergy of major construction materials used in Canada, including a few rapidly renewable materials suggested by Leadership in Energy and Environmental Design (LEED). Lifecycle analysis (LCA) of the selected materials was carried out to identify all type of natural, human, and energy resources used in their production process. The specific emergy of each selected material was calculated using the corresponding transformity functions. Results show that rapidly renewable materials suggested by LEED should not be taken blindly without considering the location of 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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