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Enregistrement W4400351995 · doi:10.3390/su16135743

Integrating Building Information Modeling (BIM) and Life Cycle Cost Analysis (LCCA) to Evaluate the Economic Benefits of Designing Aging-In-Place Homes at the Conceptual Stage

2024· article· en· W4400351995 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFacilities and Workplace Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife-cycle cost analysisBuilding information modelingRisk analysis (engineering)EngineeringElevatorEngineering design processProcess (computing)Conceptual frameworkPopulationArchitectural engineeringOperations managementComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a methodology of integrating Building Information Modeling (BIM) and Life Cycle Cost Analysis (LCCA) to evaluate the economic implications of designing aging-in-place (AIP) homes at the conceptual stage. With the rising global aging population, there is a growing demand for housing tailored to elderly needs. This study emphasizes the importance of early design phases, offering a semi-automated model to estimate life cycle costs from design to disposal. The model enables comprehensive economic assessments, highlighting the long-term feasibility of design decisions by considering life cycle costs early in the process. Investing in accessible and universal design features upfront can lead to long-term savings by reducing the need for extensive future retrofits. The model allows for comparisons among different design alternatives, assessing the financial impact of features such as wider doorways, accessible bathrooms, and elevators. This study provides valuable insights for designers and homeowners, supporting efficient decision-making during the early design stages of AIP homes.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,293 · 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