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Enregistrement W4205263341 · doi:10.3390/buildings12020088

Causal Effects between Criteria That Establish the End of Service Life of Buildings and Components

2022· article· en· W4205263341 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

RevueBuildings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesInstituto Superior TécnicoFundação para a Ciência e a TecnologiaPontificia Universidad Católica de ChileTechnische Universiteit Delft
Mots-clésTerminologyService (business)Cohesion (chemistry)Service lifeArchitectural engineeringRisk analysis (engineering)Work (physics)Computer scienceOperations researchOperations managementEngineeringBusinessReliability engineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last decades, considerable work has been done regarding service life prediction of buildings and building components. Academics and members of the CIB W080 commission, as well as of ISO TC 59/SC14, have made several efforts in this area and created a general terminology for the concept of service life, which is extremely relevant for property management, life cycle assessment (LCA) and life cycle costs (LCC) analyses. Various definitions can be found in the literature that share common ideas. In fact, there are different criteria that trigger the end of a building’s service life, but the trap that building practitioners too often fall into and that should be avoided is dividing a problem into separate boxes, labels, and specializations without the mutual cohesion and interaction, and ignoring human behavior. Some definitions of service life are discussed in this review paper, in which the cause-effect processes underlying aging and decay are described. These descriptions highlight the continuous interrelation between different criteria for the end of a building’s service life, considering too often neglected and misunderstood causes of the end of life.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
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