Mind the Gap: An Evaluation of Indicator Discrepancies between Sustainability Standards and Certifications in the Built Asset Industry
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 built asset industry impacts our global environment significantly, contributing notably to environmental degradation. Various sustainability standards and certifications, such as LEED, DGNB, BREEAM, ISO 14001, and GRI 200 series, have been established to guide the industry toward sustainable practices. Despite their intended purpose, the diversity of these systems has led to a complex and inconsistent landscape. This paper undertakes a review of 25 certifications and 26 standards in the built asset industry, identifying and analyzing gaps and discrepancies in their measuring indicators. Using a rigorous process, we consolidated the diverse measuring indicators from each scheme into a list of 189 specific indicators, for comparative analysis. This analysis revealed notable gaps and inconsistencies within these schemes, illuminating differences in their emphasis and coverage of sustainability indicators. These findings highlight the need for increased standardization and inclusiveness in sustainability assessments within the industry. This study contributes to the discourse on industry standardization, policy decisions, sector transparency, and further research, marking a crucial step towards a more integrated approach to sustainability in the built asset industry. Keywords: Sustainability, built asset industry, Sustainability standards, Green Building Certification
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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 | 0,018 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle