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Enregistrement W4283833163 · doi:10.1088/1755-1315/1026/1/012059

LEED’s Contribution to the United Nations’ Sustainable Development Goals

2022· article· en· W4283833163 sur OpenAlexaff
Sherif Goubran, Thomas Walker, Carmela Cucuzzella, Tyler Schwartz

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensHEC MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningSustainable developmentEnvironmental economicsGreen buildingConsumption (sociology)Work (physics)Content analysisSustainable consumptionBusinessPolitical scienceArchitectural engineeringEconomicsEngineeringSociologyProduction (economics)Social scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Green and sustainable building standards strongly influence sustainable building activities. Therefore, it is essential to assess how current standards contribute to achieving the United Nations’ Sustainable Development Goals (SDGs). A comprehensive catalogue is developed, and the analysis of overlaps between the standard and the SDGs is automated through direct content analysis. LEED V4.1 BD+C for New Construction is selected as the leading green building standard globally. Similar to previous work, LEED generates matches with eight SDGs – SDG3 (health), SDG12 (sustainable consumption and production), SDG 11 (sustainable cities) being the highest-ranked, respectively This content analysis is complemented with a qualitative analysis founded on innovation and risk-management theory, to assess the transformative capacity of the standard. The findings indicate that only about 6% of LEED’s score calls for positive value creation and transformative change, with most of its credits directed towards the management and reduction of known building instigated environmental risks. The research concludes that while there are overlaps between the LEED credits and the SDGs' topics, further research is needed to validate its contribution to realizing the 2030 Agenda empirically.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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