Risk analysis and investment feasibility for green retrofits in high-rise office buildings using the life cycle cost method
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouse gases (GHGs) have caused extreme temperature changes. In January 2023, temperatures were 0.1°C higher than the normal 30-year monthly average. Construction, especially high-rise offices, which occupy 42% of Jakarta, contributes significantly through energy con-Sumption. To reduce carbon emissions, Indonesia has started to implement green retrofits as part of the Net Zero Emission 2050. Due to high costs and lack of public education on new and existing green buildings, the implementation of green retrofits is inhibited, and owners prefer conventional buildings. This research aims to analyze the feasibility and investment risk of implementing green retrofits in high-rise office buildings using the life cycle cost method and the Minister of Public Works and Public Housing Regulation No. 21 of 2021 to generate a feasible and safe in-vestment. It has been proven with cost savings in energy and water consumption of up to 15% compared to conventional office buildings. Profits have also been achieved by providing 9 benefits to the building owner, building manager and building occupants. Therefore, this research has the potential to accelerate the green revolution through feasible and safe green retrofit investments in Jakarta's office buildings.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».