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Enregistrement W3154859891 · doi:10.5539/jms.v11n1p139

Sustainability in the Construction Industry: A Critical Analysis Between Sustainable Development Indicators and Assessment Tools

2021· article· en· W3154859891 sur OpenAlexvenueno aff
Maria Teresa Gomes Barbosa, White José dos Santos, Marina Lucena Nogueira, Aldo Ribeiro de Carvalho, Naíra Laurindo, Izabela Silva, Vicente Rosse

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de Juiz de ForaUniversidade Federal de Minas GeraisConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésCertificationSustainabilitySustainable developmentBusinessEnvironmental resource managementEnvironmental planningEnvironmental economicsProcess managementComputer scienceGeographyEnvironmental scienceManagementPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, different organizations and institutions have advanced methodologies and strategies that make it possible to assess, through parameters and indicators, the sustainability of construction projects that materialize the concept of “sustainable building”. The main aim of this research is to carry out a critical analysis between the Sustainable Development Indicators (SDI), released by the IBGE/Brazil, and the most used assessment tools in Brazil, namely: LEED and AQUA. Thus, with regard to the “green buildings” certified by these tools in the Brazilian territory, data collection was carried out in those organizations considering the parameters: the level of certification and the region of Brazil. The lack of synchronization between the data from the SDI and the assessment tools was found. Finally, recommendations are presented that aim to reduce the inconsistencies found in the assessment tools.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,276 · 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'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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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