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Enregistrement W4224287554 · doi:10.1016/j.jclepro.2022.131871

The business of accelerating sustainable urban development: A systematic review and synthesis

2022· review· en· W4224287554 sur OpenAlexafffund
Daina Mazutis, Lauren Sweet

Notice bibliographique

RevueJournal of Cleaner Production · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPaceSustainabilityTransformative learningSustainable developmentUrbanizationBusinessEnvironmental planningUrban planningBusiness modelEngineeringEconomic growthEconomicsPolitical scienceMarketingCivil engineeringGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the rapid pace of population growth, urbanization and hence construction and development, businesses within the built environment industry play a critical role in ensuring a more sustainable future. Transformative and innovative changes in how neighbourhoods, districts or even cities will be designed, planned and built to meet mounting social and environmental concerns is critical, and yet our understanding of the role of the business sector in sustainable urban development (SUD) remains elusive. To address this issue, we have engaged in a comprehensive review of the empirical literature on business and SUD, presenting a synthesis of our findings, an evidence-based theoretical model and an outline of our contributions to the sustainability literature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0180,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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