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Enregistrement W4388629358 · doi:10.3390/buildings13112839

Environmental Assessments in Architectural Competitions in Poland in the Years 2018–2022

2023· article· en· W4388629358 sur OpenAlexaboutno aff
Magdalena Grzegorzewska, Andrzej Kaczmarek, Paweł Kirschke

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityCompetition (biology)Process (computing)Architectural engineeringOccupancyRenewable energyEnvironmental impact assessmentEnvironmental economicsRisk analysis (engineering)EngineeringEnvironmental resource managementComputer scienceBusinessEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses environmental and energy-saving factors in architectural competition procedures. The final assessment of sustainability and environmental aspects of a building is a derivative of the decisions taken during the entire project execution process, especially those taken at the initial stage. Notifications concerning architectural competitions, both in Poland and other European countries, as well as in the United States and Canada, increasingly often list sustainability as a necessary criterion. Aspects such as the use of renewable energy sources, energy efficiency solutions or reducing a building’s occupancy costs most often appear as guidelines. In this paper, the authors discuss the essence of solutions in architectural competition procedures announced in Poland in the years 2018–2022, using 154 cases as an example and setting them against the background of Europe. The types and level of detail of the selected criteria and their frequency of occurrence were examined. The study unveiled the absence of comprehensive guidelines in the processes of nationwide architectural competitions that take sustainability into account. The lack of definitions for environmental and energy objectives has a significant impact on their integration into competition designs, and reduces the chances of adapting and adopting these aspects at a further stage. Based on the analysis, a range of recommendations were formulated for implementation in competition procedures.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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