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Enregistrement W4389449263 · doi:10.13189/cea.2024.120141

Sustainable and Resilient Architecture: Prioritizing Climate Change Adaptation

2023· article· en· W4389449263 sur OpenAlexaff
Kulsum Fatima

Notice bibliographique

RevueCivil Engineering and Architecture · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeArchitectureAdaptation (eye)Climate change adaptationEnvironmental resource managementResilience (materials science)BusinessEnvironmental planningEngineeringEnvironmental scienceGeographyEcologyBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to emphasize the need for architects to prioritize sustainability and resilience in building design, especially in the face of an increase in the frequency and intensity of natural disasters caused by climate change. Sustainable, climate-adapted, and resilient architecture can reduce greenhouse gas emissions, promote resource efficiency, and improve people's quality of life. This paper explores the design aspects of the top ten COTE projects for 2023 recognized by the American Institute of Architects. These projects emphasize sustainable performance, stormwater and energy reduction strategies, and design-for-change principles. The main objective is to identify how sustainable project design adapts to climate change and supports resilient recovery from disasters. The methodology involves identifying and reviewing design criteria for sustainable performance. It also involves analysing stormwater runoff and energy reduction strategies. It investigates the futuristic vision for design for change, and highlights design innovations accomplished through the selected projects. This paper provides valuable insights into how projects approach adaptive and resilient design through sustainability. Architects can benefit from this holistic approach to designing spaces that adapt to the ever-changing climate and promote sustainable design innovation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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