MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4296261030 · doi:10.3389/fbuil.2022.965145

Biological growth as an alternative approach to on and off-Earth construction

2022· article· en· W4296261030 sur OpenAlexaff
Monika Brandić Lipińska, Chris Maurer, Dave Cadogan, J. W. Head, Martyn Dade‐Robertson, Ivan G. Paulino‐Lima, Chen Liu, Ruth Morrow, Debbie G. Senesky, Magdalini Theodoridou, Maikel C. Rheinstädter, Meng Zhang, Lynn J. Rothschild

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Built Environment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and Biological Electrophysiology Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesResearch EnglandNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPayload (computing)Process (computing)Biological materialsEngineeringAstrobiologyComputer scienceArchitectural engineeringSystems engineeringBiochemical engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A critical aspect of human space exploration and eventual settlement is the ability to construct habitats while minimizing payload mass launched from Earth. To respond to this challenge, we have proposed the use of fungal bio-composites for growing extra-terrestrial structures, directly at the destination, significantly lowering the mass of structural materials transported from Earth and minimizing the need for high mass robotic operations and infrastructure preparations. Throughout human history, the construction of habitats has used biologically produced materials, from bone and skins to wood and limestone. Traditionally, the materials are used only post-mortem. Currently, the idea of working with living biological organisms, and the phenomenon of growth itself, is of increasing interest in architecture and space applications. Here, we describe the use of mycelium-based composites as an alternative, biological approach for constructing regenerative and adaptive buildings in extrem environments and extraterrestrial habitats. It is a continuation of our research program initiated under the auspices of the “Myco-architecture Off Planet” NASA NIAC Team. These composites, which are fire-resistant, and insulating, do not consist of volatile organic compounds from petrochemical products and can be used independently or in conjunction with regolith, could employ the living biological growth in a controlled environment, for the process of material fabrication, assembly, maintenance, and repair, providing structures resilient to extra-terrestrial hazards. Here we outline the potential and challenges of using bio-composites for Earth and space applications. We describe how these might be addressed to make this biological approach feasible, providing new, growing materials for designing and building sustainable habitats, both on Earth and for long-duration space missions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,170 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Built EnvironmentMême sujetPlant and Biological Electrophysiology StudiesTravaux en français237 207