Analyzing Green Construction Development Barriers by a Hybrid Decision-Making Method Based on DEMATEL and the ANP
Notice bibliographique
Résumé
There is a great deal of interest in analyzing construction development barriers to identify and rank them based on sustainability criteria and have less environmental pollution. Due to the importance of construction projects in developing countries such as Iran, this study implements a green construction development paradigm to identify and rank barriers for a case study in Tehran, Iran. The main novelty of this paper is the development of a new decision-making method using the DEMATEL and Delphi techniques and the ANP. In this regard, first of all, data collection is performed through a literature review and survey studies using questionnaires, interviews, and observations. The applied method for experts’ agreement was integrated through brainstorming and the classical Delphi method. By analyzing different economic, environmental, cultural, and social criteria using a hybrid decision-making framework, the results show that the main economic barrier with a weight of 0.2607 is ranked first, while the main feature of economic assessment is connected to the risk of investment. The cultural and social barriers, with a weight of 0.2258, ranked second, and the managerial barrier, with a weight of 0.2052, ranked third. In the social and managerial aspects, the main barriers were related to looking at green construction as luxurious and the uncertainty of green construction performance due to the climate and texture of the local area, respectively. According to the findings and results, the proposed barriers and sub-barriers in this study can be used to develop and create planning at the strategic level for the development of green construction for our case study in Tehran, Iran. With a concentration on the outcomes of the present research, the sustainable green building framework can be implemented by the application of a prioritized knowledge management concept.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».