Prioritizing Indicators for Material Selection in Prefabricated Wooden Construction
Notice bibliographique
Résumé
Material selection in buildings profoundly affects project success, encompassing durability, maintenance, customer satisfaction, production systems, lifecycle, usage, environment, and costs. Yet, there is a need for further research on indicators for choosing materials in prefabricated buildings. Therefore, this study’s main objective was to identify the indicators (criteria and sub-criteria) for selecting materials for prefabricated wooden construction and, subsequently, categorize these criteria and sub-criteria based on the perspective of industry professionals. To achieve this goal, three phases were carried out. First, a literature review was conducted to identify potential criteria for choosing structural and envelope materials in wooden prefabricated buildings. Second, a pilot survey was conducted in Canada and the United States to classify the priority order of the criteria obtained from the literature based on professionals’ opinions. Finally, Monte Carlo simulations were conducted with different iterations (1000, 10,000, and 100,000) using the data obtained from the previous phase to improve decision-making and classification processes. For the indicators to select materials, the literature review identified seven main criteria: performance properties, green materials, energy efficiency, circular economy, site conditions and material logistics, standards, and social impact. These criteria contained a total of 25 sub-criteria. The pilot survey data analysis demonstrated that the performance properties, site conditions and material logistics, and social impact criteria were consistently prioritized. The critical sub-criteria identified were fire resistance, watertightness, local availability, occupant health, and safety and protection. For the Monte Calo simulations, the predictions aligned with the pilot study, enhancing the robustness of the results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».