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Enregistrement W4285255188 · doi:10.4018/ijsds.301545

A Systematic Literature Review on Studying Energy Consumption Assessment in Heritage Buildings

2022· article· en· W4285255188 sur OpenAlexaff
Abobakr Al-Sakkaf, Eslam Mohammed Abdelkader, Samer El-Zahab

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Strategic Decision Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueConservation Techniques and Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeospatial analysisSystematic reviewSustainabilityEnergy consumptionConsumption (sociology)Data scienceArchitectural engineeringEnvironmental planningComputer scienceGeographyEngineeringPolitical scienceSociologySocial scienceRemote sensingMEDLINEEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy Consumption of Heritage Buildings (ECHBs) on construction sites has become essential in both the industry and academia as construction projects grow increasingly complex. With a prime goal of increasing its effectiveness, ECHBs research has witnessed tremendous growth over the past three decades. This research paper recruited a mixed-review method of scientometric and systematic reviews of 111 research papers on ECHBs published from 1994 to 2020 (as of mid of June). The scientometric review identified the most prolific journals, keyword correlations and geospatial connections between research countries in the ECHBs field. On the other hand, the systematic review analysis showed that there are five main research topics in ECHBs. These topics encompass energy efficiency, biodeterioration, environmental conditions in heritage sites, sustainability, and design for climatic conditions. Furthermore, the major approaches applied in ECHBs research were investigated. Potential research methodologies to address these research areas are also discussed.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0340,028
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations0
Publié2022
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