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Enregistrement W2903335220 · doi:10.9734/ajarr/2018/v2i229742

Beyond the Construction, Design and Planning Scenarios of Eco-Buildings

2018· article· en· W2903335220 sur OpenAlexaff
Bogdan Cioruța, Mirela Coman

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Advanced Research and Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariety (cybernetics)CuriosityWork (physics)Context (archaeology)Architectural engineeringSubject (documents)Sustainable developmentSimple (philosophy)BusinessEnvironmental planningRisk analysis (engineering)Computer scienceEngineeringPolitical scienceGeographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lately, even in Romania, the interest in ecological homes has begun to take on proportions. Hugged by curiosity, but especially by reorienting towards a (more) healthier lifestyle, people seek to find out as much detail as possible about them - thus capturing the outline and the present work. Although eco-house construction is simple and eliminates many of the heavy stages of a classical construction, future homeowners omit, due to lack of information, this option, especially in the context in which we do not have a good filter of information about this subject, which will give us the real benefits we have. Ecologic houses seem to be a trend with strong growth, because the shapes that they can wear are extremely varied. The great variety, low price and promise of ecological housing is likely to convince people to completely change their lifestyle. How well are we prepared for sustainable development? How do we meet the demands of today's society? What does a green house look like, how does it behave in time, and how much does it cost? What are the trends in designing a green house? These are just a few questions that we will answer during the work.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 GPT0,309
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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