Identifikasi Nilai Embodied Energy sebagai Upaya Mitigasi Energi dalam perencanaan Bangunan
Notice bibliographique
Résumé
Siklus bangunan terdiri atas berbagai tahapan sepanjang daur hidup bangunan tersebut, dimana setiap tahapan mengandung kebutuhan energi yang menyertai aktivitasnya. Energi ini disebut Embodied Energy (EE). Nilai EE dapat menjadi dasar perhitungan potensi besaran Emission Carbon (EC) yang akan ditimbulkan suatu bangunan sehingga potensi dampak lingkungan akibat EC dapat diukur. Paper ini bertujuan menjelaskan hasil perhitungan EE material pada pembangunan perumahan sederhana di Indonesia. Harapannya adalah nilai EE ini dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam upaya mitigasi energi, yang pada akhirnya akan menjadi mitigasi potensi EC dan mencegah dampak kerusakan lingkungan sejak dini. Di sisi lain, kebutuhan perumahan sederhana yang bersifat massal membutuhkan pasokan material bangunan dalam jumlah besar. Mitigasi energi akibat penggunaan material yang besar ini diharapkan dapat dilakukan melalui pengukuran nilai EE. Metode penelitian yang digunakan adalah metode perhitungan nilai EE material perumahan sederhana serta analisis data secara kuantitatif, sehingga diketahui nilai EE yang signifikan dihasilkan oleh jenis pekerjaan tertentu, yang hasilnya digunakan untuk merumuskan usulan mitigasi. Hasil perhitungan EE material pada tipe-tipe perumahan sederhana menunjukkan bahwa komponen bangunan dengan nilai EE terbesar adalah pada pekerjaan dinding (35%-45%) dan pekerjaan atap bangunan (46%-48%). Berdasarkan hal itu, maka kedua item pekerjaan tersebut akan menjadi fokus mitigasi, melalui upaya penurunan nilai EE material yang tinggi melalui perencanaan desain dan usulan subtitusi material. Kunci keberhasilan dari kedua mitigasi energi tersebut ada pada efisiensi penggunaan volume material dan penggunaan material alternatif dengan nilai EE rendah yang dipilih untuk subtitusi.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».