Green Building Contractors 2025: Analyzing and Forecasting Green Building Contractors’ Market Trends in the US
Notice bibliographique
Résumé
With population growth, the demand for building construction is continuously increasing. This comes at the price of the built environment where the building sector is contributing to large energy consumption and carbon footprint releases. To encourage sustainable construction, contractors need to see the market benefit of “going green”. Previous studies of green building contractors (GBCs) mainly relied on qualitative discussions and lacked studying the market performance which drives contractors’ decisions the most. This paper collects GBC revenue data from the Engineering News-Record magazine for the top 100 GBCs over a 13-year period and performs trend analysis to assess the market performance of GBCs and time series analysis to forecast future revenues. In addition, k-means clustering technique was used to divide the firms into subsets of similar behavior to understand growth trends for different firm sizes. The results show a continuous increase in green building revenues (GBRs), where commercial office buildings contribute the most to it. Furthermore, the firm ranks responsible for most of the growth are identified; mainly the top 9. Predictions show the expected steady increase in GBR in the upcoming years which is anticipated to reach 83 billion USD in 2025. The findings inform contractors considering executing green buildings by understanding the market trends and forecasted revenues. Moreover, contractors who are already in the green building business can use this information to increase their revenues in their respective market subset.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».