MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2935734308 · doi:10.29173/mocs14

Strengthening Sustainability Rating Credit for Off-Site Construction

2016· article· en· W2935734308 sur OpenAlexvenueaboutno aff
T. Michael Toole

Notice bibliographique

RevueModular and Offsite Construction (MOC) Summit Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycled Aggregate Concrete Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityCertificationPrefabricationBusinessProduction (economics)Environmental economicsRating systemEngineeringEconomicsCivil engineeringManagementMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Off-site construction has inherent advantages over conventional construction in terms of sustainability that extend well beyond lower construction site waste, yet the common building sustainability rating systems in the U.S. and Canada provide little or no credits to reflect prefabricationäó»s sustainability-promoting characteristics. As project owners in the U.S. and Canada increasingly demand that their projects receive certification by one of the common building sustainability rating systems, off-site constructionäó»s inherent advantages over conventional construction in terms of cost and time may be reduced by off-site constructionäó»s lack of advantages in terms of sustainability rating credits. After identifying sustainability rating credits that favor off-site production and other credits that disfavor off-site production, the paper concludes by identifying actions off-site construction producers should consider to increase sustainability rating credits for their products.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueModular and Offsite Construction (MOC) Summit ProceedingsMême sujetRecycled Aggregate Concrete PerformanceTravaux en français237 207