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Enregistrement W2809486160

Avaliação de edifícios no Brasil: da avaliação ambiental para avaliação de sustentabilidade

2008· article· pt· W2809486160 sur OpenAlexaboutno aff
Vanessa Gomes da Silva, Maristela Gomes da Silva, Vahan Agopyan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languept
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilitySustainable developmentEnvironmental impact assessmentBusinessEnvironmental planningEnvironmental resource managementPolitical scienceGeographyRegional scienceEconomic growthEnvironmental protectionWelfare economicsEconomicsEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Governmental agencies, research institutions and private sector worldwide have largely encouraged the development of research concerned with the reduction of the environmental impacts of buildings. The concept of life cycle analysis has supported the development of methodologies for environmental assessment of buildings that emerged in the 90’s as part of the strategies for the attainment of local environmental targets set at the ECO’92. Each European country, as well as the United States, Canada, Australia, Japan and Hong Kong, has its own assessment system. All of them deal exclusively with the environmental dimension of building sustainability. This paper presents and briefly compares the main initiatives on environmental assessment and rating systems, emphasizing the inadequacy of simply importing existing methods based on their success in countries with latitudes, social, economic and environmental conditions far different from those in Brazil. Finally, it discusses the expectations regarding the participation of Brazil in the Green Building Challenge, as well as the strategies to develop research in this field in this country.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,279
Écart entre enseignants0,248 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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