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Enregistrement W4391167993 · doi:10.1080/09640568.2024.2303630

Can green concrete help address the sand and aggregate crisis? A scoping literature review

2024· article· en· W4391167993 sur OpenAlexaff
Jean‐François Rousseau, Amélie Lauzon, Melissa Marschke

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Planning and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycled Aggregate Concrete Performance
Établissements canadiensUniversity of OttawaGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesNational Marine Fisheries ServiceU.S. Geological Survey
Mots-clésAggregate (composite)Green infrastructureBusinessEnvironmental scienceEnvironmental planningMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Construction material industries, including the concrete sector, drive a huge demand for aggregates, including sand, one of the most widely consumed resources globally. Emerging advocacy campaigns on sand sustainability frame less aggregate intensive “ecological” or “green” concrete materials as solutions to mitigate the socio-environmental impacts emerging from sand consumption. This scoping literature review considers how the benefits from green concrete are portrayed in the construction material-centered academic literature. The scholarship reviewed highlights that conventional concrete materials generate environmental problems that green concrete products could help to mitigate, most notably CO2 emissions. Much less emphasis is placed on sand requirements, while the scholarship approaches sand sustainability very vaguely. We conclude that such caveats pose important challenges to the enactment of sounder sand policy. If the sand crisis is to be addressed, we advocate for the sand advocacy and green concrete epistemic communities to better align how they promote wider systemic change.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0210,018
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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