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Enregistrement W2998531152 · doi:10.5539/jms.v10n1p1

The Role of Trans-Disciplinary Research in Sustainable Renovation

2019· article· en· W2998531152 sur OpenAlexvenueno aff
Kristina Mjörnell

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésSustainabilityWork (physics)RelocationProcess (computing)DisciplineBusinessEngineeringEnvironmental planningArchitectural engineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper discusses the role of trans-disciplinary research networks tackling the challenges of sustainable renovation such as; environmental impact of substitute building materials and waste, relocation of tenants, lack of skilled labor, rent increase due to high renovation costs, and provides a detailed perspective on the effects in terms of both new forms of collaboration and research results obtained by the researchers and practitioners within the network. The research network Sustainable Integrated Renovation SIRen has become a platform for researchers and actors such as building owners, housing companies, facility managers, contractors, consultants, architects, building conservationists, authorities and tenants’ organisations to meet and work together on technical, environmental, economic, social and cultural historical aspects on renovation of buildings, as well as to identify and discuss new challenges. A multi-aspect process covering all aspects that must be considered by the various actors during different stages of the renovation process has been developed and implemented in four ‘Living Labs’ in real renovation projects. This involved using new modes of work in early stages to place the focus on sustainability aspects and work on new dialogue methods and using methods to evaluate the various renovation options based on technical, environmental, economic, social and cultural historical perspectives.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,278 · 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.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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