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Enregistrement W2892132801 · doi:10.3390/su10093331

Application of Wall and Insulation Materials on Green Building: A Review

2018· review· en· W2892132801 sur OpenAlexaff
Hao Wang, Pen‐Chi Chiang, Yanpeng Cai, Chunhui Li, Xuan Wang, Tse-Lun Chen, Shiming Wei, Qian Huang

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityArchitectural engineeringThermal insulationGreen buildingEnergy consumptionEmbodied energySoftware deploymentBuilding materialResource efficiencyBuilding constructionEfficient energy useNatural resourceZero-energy buildingConstruction engineeringCivil engineeringEngineeringMaterials scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The construction materials utilized in the building sector have accounted for a large amount of natural resource and energy consumption. Green building, which has developed over three decades, can be regarded as a management and technical approach for building and construction sectors to achieve resource and energy sustainability in building sectors. Therefore, the development and deployment of green construction materials play an important role in the green building field due to the contribution of sustainable resources and energy. To realize the barriers of energy and resources utilization on green building, the development trend, application, and some case studies on wall materials and thermal insulation materials are described. A summary of plant fibers, recycled wastes, and photochromic glass is developed to show applications of green construction materials, which contributes to sustainable development. The challenges and barriers from business, technical, and policy aspects are also reviewed. Finally, perspectives and prospects of green construction material life-cycle framework are illustrated. This paper presents a snapshot review of the importance of wall materials and thermal insulation materials from the point of view of energy and resources consumption.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations108
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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