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Enregistrement W2555629863 · doi:10.29173/mocs15

Implementing Sustainable Construction Principles and Practices by Key Stakeholders

2016· article· en· W2555629863 sur OpenAlexvenueno aff
Nnamdi Maduka, David Greenwood, Allan Osborne, Chika Udeaja

Notice bibliographique

RevueModular and Offsite Construction (MOC) Summit Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessChampionSustainable developmentContext (archaeology)Promotion (chess)Order (exchange)Government (linguistics)QuestionnaireConstruction industryResource (disambiguation)Process managementEnvironmental resource managementEnvironmental economicsMarketingEngineeringPolitical scienceComputer scienceEconomicsConstruction engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term äóÖsustainable constructionäó» is used to highlight the responsibility of the construction industry in attaining sustainable development (SD). With the increasing necessity for resource efficiency and climate change adaptation, there is a need for construction key stakeholders to implement sustainable principles and practices in construction projects. In the UK context, engaging in such action will facilitate the government target of 80% greenhouse gas reduction by 2050 and also be a potential source of competitive advantage in the future. The aim of this study is to examine how the industry values and promotes sustainable principles and practices in construction projects. A quantitative research method was adopted in order to reach a wider audience in the industry. An online questionnaire survey was used to collect data. The key finding from the survey is that the level of construction industry promotion of sustainable principles and practices is less than it should be. The outcome of the survey suggests that the industry needs to strategise on how to champion and promote the implementation of sustainable principles and practices at a greater level if the industry is to contribute to the global quest for SD.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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