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Enregistrement W3009748514 · doi:10.4018/978-1-7998-2426-8.ch007

Life-Cycle Assessment-Based Environmental Performance Targets for Buildings

2020· book-chapter· en· W3009748514 sur OpenAlex
Getachew Assefa

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePractice, progress, and proficiency in sustainability · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingArchitectural engineeringLife-cycle assessmentRetrofittingProduct (mathematics)EngineeringSystems engineeringEnvironmental impact assessmentComputer scienceConstruction engineeringEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental scienceProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of targets in delivering meaningful performance improvements for designing new buildings and retrofitting existing building stocks is important. A piecemeal approach of incomprehensive assessments around insignificant changes falls short of achieving deep cuts in impacts. Most of the current assessments are not based on well-defined performance targets. The chapter is centered around exploring the utility of the concept of planetary boundaries for setting well-grounded benchmarking systems in guiding the transformation of the built environment that significantly contributes to the overall environmental impact of the economy. It discusses the role of life cycle assessment, environmental product declarations and product category rules, and how these and relevant standards and guides can be used in tandem with tools and processes used in design offices such as building information modeling. It concludes by charting the need for research on taking concepts such as planetary boundaries to building level benchmarking systems that support better design practices.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · 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