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Enregistrement W2916903255 · doi:10.1088/1755-1315/225/1/012030

The architecture of reuse

2019· article· en· W2916903255 sur OpenAlexaff
Mark Gorgolewski

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Ecological Systems Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReuseFlexibility (engineering)ArchitectureCircular economyProcess (computing)Computer scienceEngineering design processArchitectural engineeringEngineeringProcess managementSystems engineeringEcologyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The starting point for designers in a circular system will often be identifying an inventory of potential second use materials and components. They then develop their design ideas around the tectonic characteristics of the materials. This can be seen as a restriction or a positive inspiration for creating meaningful ecological architecture suitable for the circular economy. Since availability of reclaimed materials and components is currently less predictable, flexibility in design and tolerance to alternatives by the project team and owner are important. The building design community needs to review and adapt conventional practices to increase demand for, and effectively integrate, reclaimed materials and components. This paper considers the architectural process implications and opportunities from reuse. As design teams adopt strategies to increase use of reclaimed materials and components, it is likely that the standard project management stages used by design teams may need to be adapted to facilitate a process better suited to circular strategies. New partnerships need to be formed, and new tools developed. Learning from existing projects a series of strategies are reviewed.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,035
Communication savante0,0120,015
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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