Making embodied carbon mainstream: a framework for cities to leverage waste, equity, and preservation policy to reduce embodied emissions in buildings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With anticipation building around embodied carbon as a “new frontier” of climate policy, it may appear that cities need to develop a whole suite of dedicated institutions and mechanisms to support its implementation. However, to do so risks placing an undue burden on already overstretched local and regional governments. Instead, embodied carbon policy can build on existing priorities that already galvanize resources and attention and have benefited from decades of policy development. Making strong links to a larger urban agenda offers a way to forge buy-in from a wide range of stakeholders. Current visions for embodied carbon policy broadly fall into two categories: (1) material substitution strategies, or technical solutions that incrementally reduce emissions, and (2) demand reduction strategies, more transformative solutions that avoid emissions. Both of these areas have strong ties to existing urban strategies for waste, equity, and preservation. Foundations in waste policy include increasing waste diversion, expanding green demolition, and increasing material efficiencies. Foundations in equity-oriented policy include retrofitting affordable housing, workforce development for deconstruction, and building lower carbon, lower cost housing. Foundations in preservation policy include incentivizing building reuse, supporting the use of low carbon materials for retrofits, and encouraging vertical infill. Amplifying existing policy efforts can bring substantive embodied carbon reductions to the forefront, leapfrogging a long technical start-up phase for implementing stand-alone embodied carbon policy.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle