Embodied GHG of missing middle: Residential building form and strategies for more efficient housing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This research addresses two critical problems facing communities today: the growing demand for housing and the need to reduce material consumption to mitigate the impacts of climate change. Material production and use accounts for more than 25% of annual global greenhouse gas (GHG) emissions and must be reduced to meet the Paris Climate Agreement's 2°C target. At the same time, increasing urban populations are accelerating the demand for housing and construction materials. Strategies for supplying more materially efficient housing are urgently needed. Here, we quantify the impact of residential form on embodied emissions. Specifically, we look at the reduction potential of missing middle (low‐rise multi‐unit) housing, compare missing middle to single‐family and mid/high‐rise buildings, and identify opportunities for optimizing efficiency within forms. Forty‐two new material quantifications are calculated using an ontology based on MasterFormat and UniFormat. Minimum, maximum, and most likely GHG emissions factors are used to convert material mass to CO 2 eq. We observe embodied GHG of missing middle buildings varying between 5540 and 39,600 kgCO 2 eq/bedroom. On average, multi‐unit missing middle buildings have significantly lower embodied GHG per bedroom than single‐family and mid/high‐rise buildings, but variability within forms is greater than between forms, indicating a large potential to reduce embodied GHG through building design. Best‐in‐class design strategies include reducing substructure size and indoor parking, limiting mid/high‐rise slab thickness, and choosing low‐GHG insulation products. Building missing middle homes in the 1st quartile of embodied GHG efficiency with minimum insulation emissions factors could reduce future embodied residential emissions in Ontario, Canada by 46.7%.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».