Building stock as a future supply of second-use material – A review of urban mining methods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The building sector is a major player in the world’s contribution to climate change, partly due to its dependence on large quantities of materials. The circular economy model of material flow has been gaining attention in the past decade as it seeks to promote the use of construction, renovation, and demolition (CRD) waste as inputs for new buildings or other applications, which would result in the diversion of materials from landfills. Developing a system capable of handling such waste requires a comprehensive knowledge of the composition of the building stock materials. This information, however, is rarely available. Thus, this research is proposing a conceptual model to aid city planners when considering the existing built environment as a resource for new construction. The methodology followed by this review includes a thorough analysis of 82 articles on quantity takeoff methods in the Urban Mining (UM) and CRD Waste Management (WM) fields. These articles were analyzed by considering a framework of four layers, i.e., (i) the approach, (ii) the analysis method, (iii) the granularity, and (iv) the performance analysis. The comprehensive analysis of the literature has highlighted the fact that the existing quantity takeoff methods need to consider more in-depth attributes and that the works performed by using machine learning methods are very important in the path toward the direction of improving these methods. With this conceptual model, waste management planners can select the appropriate methodology based on the available input data, and the type of output that they are looking.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle