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Enregistrement W3109457889 · doi:10.1016/j.envc.2020.100004

Recent advances in the concrete industry to reduce its carbon dioxide emissions

2020· article· en· W3109457889 sur OpenAlex

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

RevueEnvironmental Challenges · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityProduction (economics)Construction industryPortland cementZero emissionBusinessNatural resource economicsWaste managementEnvironmental scienceCementEngineeringConstruction engineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing sustainability awareness has put the concrete industry in the spotlight to reduce its carbon dioxide emissions. Most of the carbon dioxide emission from the concrete industry is from the production of Portland cement which is the main binder in concrete, and the transportation of materials. Also, the production of other components in concrete such as aggregates, admixtures, and construction processes contribute to the industry's emission. In addition, the concrete industry is one of the major consumers of natural resources, and the increasing production of concrete has posed a huge strain on the natural reserve of these resources. Nevertheless, the last decade has seen several promising initiatives taken by the industry to improve its sustainability in order to achieve a net-zero emission by 2050. These initiatives vary from using alternative materials such as waste materials, optimizing concrete production processes, use of alternative sources of energy, etc. In order to create more awareness within the construction industry and its stakeholders, this paper explored various ways in which the industry is tackling these sustainability issues. The prospects alongside the challenges for these initiatives are discussed.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,224 · 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