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Enregistrement W2968226948 · doi:10.1088/1755-1315/294/1/012055

Design, decision-making and trade-offs in the Centre for Sustainable Development (La Maison du développement durable) in Canada

2019· article· en· W2968226948 sur OpenAlexaffabout
Amy A. Oliver, Ricardo Leoto, Gonzalo Lizzaralde, Anne-Marie Petter, Noel Simon Roy

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensUniversité de MontréalHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityArchitectural engineeringArchitecturePost-occupancy evaluationEfficient energy useSustainable developmentDowntownEngineeringBusinessOperations managementPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In order to fight climate change and reduce carbon emissions, professionals in the construction sector often strive for optimal mechanical / technical solutions and assume that a “best” solution exists at a given time and in a given place. But what happens in sustainable building projects when different sustainability or project objectives run at odds with one another? The Maison du développement durable or Centre for Sustainable Development (CSD) – a LEED platinum certified building — is recognized as one of the most sustainable buildings in Canada. This mixed-use building, conceived to be a social and environmental hub in downtown Montreal, houses 3000 m2 of office space and conference rooms. The design included a series of innovations, such as a five-storey biofiltering wall and an under-floor air delivery system. In 2018, the Fayolle-Magil Construction Research Chair in Architecture, the Building Sector and Sustainability from Université de Montréal and the Canadian NGO Équiterre partnered to conduct a post-occupancy evaluation (POE) of the MDD. The study focused on six functional and architectural aspects of the MDD and involved analyzing 12 integrated design workshops, dozens of project documents, and specifically gathering new data. The results show that finding what is “best” is not what happened in reality. Instead, professionals were required to make a series of trade-offs in decision-making. Some examples of these tradeoffs include: adaptability vs. cost, air quality vs. energy performance, shared spaces vs. building floorplate efficiency, and innovation in the design phase vs. long-term operations. This paper shows that tradeoffs adopted during the design phase impacted the MDD’s performance. The results of this study are not only valuable to the project’s partners, but also to the construction industry in general, offering insight into design compromises in sustainable office buildings.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0090,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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