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Enregistrement W4377250164 · doi:10.4995/vibrarch2022.2022.15243

Agile architecture: How do we design for time?

2022· article· en· W4377250164 sur OpenAlexaff
Salah Imam, Brian R. Sinclair

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueArchitecture and Computational Design
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexibility (engineering)Agile software developmentComputer scienceArchitectureBuilt environmentLegislationEmbodied cognitionArchitectural engineeringProcess managementRisk analysis (engineering)BusinessEngineeringSoftware engineeringPolitical scienceArtificial intelligenceCivil engineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper is to identify and analyze the principles, approaches, and strategies involved in the design of residential buildings that explicitly take into account changing needs over a given building’s life. In the view of the researchers, this pursuit is of the utmost significance, particularly in the last few decades—which can be characterized, socially and physically, by rapid shifts. For many industry professionals, flexible design has been branded as costly, difficult to deploy, and demanding state-of-the-art gadgetry. Therefore, after more than a century of attempts to design for flexibility, the issue is arguably still marginalized to the profession at large. Through synthesizing the existing literature, it became clear that design approaches have focused primarily on physical flexibility (i.e., capacity to change the spatial structure). This overly narrow approach leaves the user and the environment out of the equation, leading to the inevitable failure of the built environment's capacity to respond to social or environmental changes.Admittedly, the attention on low operational and embodied carbon of buildings is greatly supported by near and long-term legislation agendas, particularly in the developed world. However, the present paper is after a measure that is more independent, responsive and holistic; a measure that integrates aspects of durability, flexibility and responsibility; that introduces all layers of physical, social, environmental and economic factors in the form of continuously evolving and dynamic framework; a measure that we refer to as Agile. Yet, a standard theoretical framework for setting such Agile concepts is not yet established. The proposed Agility framework consists of two parts, 1) Design Toolkit and 2) Mechanisms, Plans, and Procedures to inform Policy. The design toolkit is a three-step process, namely, 1) identify strategy clusters, 2) analyze user needs and strategies’ objectives, and 3) evaluate the ‘value’ of the proposed strategies. The goal is to advocate a scientific approach to channel human creativity into its most productive form, eventually improving our judgement by subjecting our theories to repeated testing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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