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Enregistrement W4240854917 · doi:10.5383/ijtee.12.01.001

Building Eco-Cities of the Future: The Example of Masdar City

2015· article· en· W4240854917 sur OpenAlexvenueno aff
Toufic Mezher, Gihan Dawelbait, Nawal Al‐Hosany

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Thermal and Environmental Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMasdar Institute of Science and Technology
Mots-clésEngineeringEnvironmental planningSmart citySustainable developmentEnvironmental economicsBusinessEnvironmental engineeringCivil engineeringEnvironmental scienceInternet of ThingsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global warming and increased population growth are putting more pressure on policy decision makers to adapt more sustainable approach to planning and designing future cities. This has led to the rise of Eco-Cities that have smart and sustainable infrastructures such as green buildings; intelligent transportation systems; and efficient electricity, water, wastewater, and solid waste networks. In addition these cities should be less dependent on fossil fuels and ensure healthier life and comfort. This paper gives a brief overview on the sustainable design concept of six Eco-cities from around the world such as Vauban in Germany, BedZed in the UK, Sonoma Mountain in California, Dongtan and Tianjin in China, and Sondgo in Korea. Masdar City is discussed in more details including the green buildings, intelligent transportation systems, and other important infrastructure systems. This endeavor requires the managing of complex systems which necessitates the coordination and collaboration of all the stakeholders that are involved designing, constructing, and operating the city. The paper concludes with lessons learned so far from Masdar City.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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