How can CASBEE contribute as a sustainability assessment tool to achieve the SDGs?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of this research was to understand the relationship between assessment items of the Comprehensive Assessment System for Built Environment Efficiency (CASBEE) and the UN’s Sustainable Development Goals (SDGs). The SDGs, the core of the 2030 Agenda for Sustainable Development, were adopted in 2015. In response, social demand for sustainable buildings, urban districts, and cities has grown. New assessment tools have been developed to quantitatively evaluate the sustainability of individual buildings, building clusters, urban districts, and cities worldwide. CASBEE was developed in Japan, with assessment items suited to each scale, from individual buildings to entire cities. These assessment items are expected to contribute to SDG 11 “Sustainable Cities and Communities” as well as the other 16 goals. However, the degree of correspondence between assessment items and SDGs remains unclear. Therefore, the relationships between CASBEE assessment items and SDGs were investigated to confirm their effectiveness as a tool for sustainable design. In this analysis, the number of corresponding goals increased as the scale became broader. At the scales of individual buildings and building clusters, many assessment items contributed indirectly to SDG 12 “Responsible Consumption and Production” while many assessment items contributed directly to SDG 11 in urban districts and cities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».