MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3179678298 · doi:10.29019/eidos.v0i11.424

Integración de cubiertas y fachadas vegetadas como estrategia en la mitigación del cambio climático y aportes medioambientales

2018· article· es· W3179678298 sur OpenAlexaboutno aff
Susana Adriana Moya Vicuña

Notice bibliographique

RevueEídos · 2018
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Algunos elementos relevantes utilizados por los arquitectos para integrar un medio natural en las ciudades son las fachadas y cubiertas vegetales, las cuales suelen ser consideradas como parte de la edificación desde su diseño, ya que al ser entes vivos presentan consideraciones que al construir con los materiales tradicionalmente utilizados no necesitan ser tomados en cuenta. Este artículo analiza, las ventajas y desventajas que ofrecen fachadas y cubiertas vegetales en parámetros sociológicos, medioambientales, funcionales, energéticos y de confort, a partir de la recopilación y análisis bibliográfico de la información disponible en artículos científicos, libros, revistas, periódicos y páginas web, etcétera.Los casos de estudio descritos permiten vislumbrar de mejor manera las consecuencias de la implantación de estos sistemas, así como los pasos que han dado en su camino a políticas exitosas, y el estado del desarrollo de estas. Se analizarán ciudades como Toronto y Copenhague, que han implementado con éxito sus políticas convirtiéndose en ejemplo en lo referente al desarrollo de infraestructuras verdes. Ciudades como Sídney, Buenos Aires, Sao Paulo y Bogotá que se encuentran en diferentes estados en el avance hacia sus políticas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,257 · 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.

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

Explorer davantage

Même revueEídosMême sujetAgriculture and Social IssuesTravaux en français237 207