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Enregistrement W3012989986

LEED Canada 인증건축물의 평가항목별 득점현황과 적용특성 분석

2018· article· ko· W3012989986 sur OpenAlexaboutno aff
Dong-Ho 최동호Choi

Notice bibliographique

RevueJournal of KIAEBS · 2018
Typearticle
Langueko
DomaineMedicine
ThématiqueDiverse Approaches in Healthcare and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationBalanced scorecardArchitectural engineeringMarketingBusinessMathematicsEngineeringManagementEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes the applicability and technology level of the green building element technology by analyzing the scorecard of the LEED Canada certified buildings. The results of this analysis will be able to evaluate the current status and level of application of green building element technology, and it will be used as a basic data to prepare for the revision of the certification standards and the establishment of strategies for the future green building activation. In this study, 1,010 LEED Canada certified buildings from 2011 to 2016 were analyzed. The results were analyzed by focusing on the status of greening by certification category and the characteristics of adoption by sub-category. The results of the study are summarized as follows. ① EA category showed the biggest difference between the certification scores and the adoption rates than other categories, and it was confirmed that it is not easy category from the viewpoint of practical adoption. On the other hand, the ID (Innovation & Design Process) and WE were analyzed to be relatively easy to apply, with a score of over 72%. ② In the case of Platinum class, the upper adoption rate is shown in all categories except MR. The Gold class shows the adoption rate of WE and ID in the top, and the middle rate in most categories. Silver grades showed lower rates in the three categories except WE, ID and EQ. Certified grades showed the adoption rates of the bottom except the two categories.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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