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Enregistrement W3173112016 · doi:10.4000/craup.7773

Vers une écologie de l’expérimentation « hors norme » des ressources matérielles en architecture

2021· article· fr· W3173112016 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

RevueCahiers de la recherche architecturale urbaine et paysagère · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueArchitecture and Computational Design
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchitectureEcologyArchitectural engineeringEnvironmental ethicsEngineeringGeographyBiologyPhilosophyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les nombreuses normes en vigueur en France apparaissent souvent comme un obstacle à la transition écologique dans les projets d’architecture. Devant ces difficultés, l’État a voulu mettre en œuvre des dispositifs dérogatoires : les récentes lois ESSOC et LCAP. Ces lois favorisent-elles réellement une approche écologique des matériaux en architecture ? Afin d’apporter une réponse à cette question, le présent article s’intéresse dans un premier temps à trois projets lauréats de l’appel à manifestation d’intérêt de 2018 « Permis d’innover » (loi LCAP), qui ont la particularité d’ouvrir de nouvelles perspectives de valorisation des matériaux en architecture par une approche expérimentale de dérogation aux normes. Dans un second temps, il interroge l’efficacité des usages de matériaux « non homologués » et leur potentiel à redéfinir de nouvelles conditions de performance. Les dispositifs institutionnels des lois LCAP et ESSOC pourraient être aussi consolidés en s’inspirant de pratiques alternatives « hors normes » comme mode opératoire. Simultanément, la validation de la capacité d’autres matériaux pour créer des solutions écologiques inédites consoliderait ce champ d’expérimentation en cours.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,005
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,267 · 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