Embodied Carbon: A call to the building industry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The demand for building materials will increase drastically in the following decades due to urbanization and population growth. Buildings generate almost 40% of annual global carbon dioxide (CO2) emissions contributing to human-induced climate change. Of this fraction, 11% is associated with material production and building construction, and 28% is contributed to the operational activities of a building (heating, cooling, lighting). One primary measure of the climate impact of buildings is embodied carbon (EC). This paper aims to find the recent developments in relation to embodied carbon within the building industry. To achieve this goal, a literature review was conducted to study the EC concept concerning materials and construction. The article explores and presents the state-of-the-art of diverse research and development related to this concept, focusing primarily on (1) the carbon cycle and the building sector, (2) EC benchmarking, (3) bio-based materials, and (4) other low-carbon material alternatives such as the development of carbon capture technologies. The objective of this paper is to summarize current and emerging trends as well as research priorities and tools to inform designers and engineers and facilitate their decision-making during the design process. It also aims to facilitate in advancing the creation of regulations and policies toward natural-based material solutions and the development of low-carbon high-tech material technologies deemed central for a sustainable built environment.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».