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Enregistrement W2771514902 · doi:10.1080/09613218.2017.1408265

Decoupling climate-policy objectives and mechanisms to reduce fragmentation

2017· article· en· W2771514902 sur OpenAlexafffund
Christina Bollo, Raymond J. Cole

Notice bibliographique

RevueBuilding Research & Information · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBC HydroPacific Institute for Climate Solutions
Mots-clésDecoupling (probability)Context (archaeology)Work (physics)Policy analysisEnvironmental economicsBusinessProcess (computing)Climate change mitigationRisk analysis (engineering)Built environmentClimate changeEnvironmental resource managementComputer scienceEconomicsEngineeringPolitical sciencePublic administrationCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The efficacy of climate-change mitigation policy within the building sector is examined in terms of how fragmentation can limit the extent of mitigation actions that can be achieved in a timely manner. The policy and regulatory context for the building industry is examined in relation to the policy context for solutions and recommendations that will work for all parties. Based on this analysis, two substantive recommendations are made for improved policy design. Firstly, a decoupling of policy objectives and policy mechanisms is needed so that the policy-taking stakeholders (in design, development and construction) can reduce energy use in buildings more effectively. Secondly, policy-taking stakeholders need an explicit and diverse system in order to advocate for policy objectives. The major aspect of this work is the development of a new conceptual framework that ties together these recommendations into a continuous process of policy-making and policy-taking. This framework demonstrates an idealized system that operates simultaneously top down and bottom up, and the development of policy objectives is influenced by stakeholders of all kinds to further the goals of an energy-efficient, low-carbon built environment.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0050,016
Communication savante0,0160,017
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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