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Enregistrement W2891420992 · doi:10.2495/sdp-v13-n7-985-996

High density architecture as local factory of circular economy

2018· article· en· W2891420992 sur OpenAlexvenueno aff
Luis Miguel Valenzuela Montes, Rodrigo Tisi, Lucas Helle

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueArchitecture and Computational Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondo de Financiamiento de Centros de Investigación en Áreas PrioritariasComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaCentro de Estudios de Conflicto y Cohesión Social
Mots-clésCircular economyFactory (object-oriented programming)ArchitectureEngineeringBusinessComputer scienceGeographyEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For at least two decades, Chile has witnessed intensive processes of urban regeneration, mainly by a densification of vast areas.This article offers a new review of residential densification, not through the lens of building height or architectural massiveness, but rather by considering residential density as an opportunity to introduce circular economy cycles on a local scale.The article supports the hypothesis that a building, with a high concentration of households, is a chance to induce a smallscale alternative, which is less time consuming and demands less coordination than other initiatives that require system-wide innovations.In order to better extract the maximum value from resources, to recover and regenerate products and materials, it seems common-sense to design a process as close as possible to where the resources are used, as well as look into the architectural design of residential buildings and evaluate the degree of needed adaption to transform high density architecture into a local factory of circular economy.Focusing on a single case study in the city of Santiago, as an exercise of adaptation, the aim is to create a waste reducing design, with the possibility of redefining products and services.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
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'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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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