THE ROLE OF ECONOMIC SUPPORT MEASURES IN THE DEVELOPMENT OF GREEN CONSTRUCTION: INTERNATIONAL EXPERIENCE
Notice bibliographique
Résumé
Различные человеческие факторы привели к значительному увеличению выбросов парниковых газов, ведущих к драматическому изменению климата, истощению природы в городских и пригородных районах, а также потере биоразнообразия. В наши дни одной из мер, направленных на уменьшение всех этих отрицательных тенденций в городских ландшафтах, является строительство экологически чистых зданий. Для стимулирования зеленого строительства разные страны разработали специальные стандарты и меры государственной поддержки, способствующие привлечению девелоперов и физических лиц к участию в проектах по строительству зеленых зданий. Основная цель этой статьи проанализировать и показать разницу между мерами экономической поддержки, разработанными ведущими странами в области экологически чистого строительства, такими как США, Канада, ОАЭ, Китай и Великобритания. Результаты этого исследования показывают некоторые из лучших практик, которые могут быть приняты во внимание правительствами других стран для продвижения зеленого строительства и оказания положительного воздействия на окружающую среду. Various human factors have led to a significant increase in greenhouse gas emissions causing dramatic climate change, nature depletion in urban and peri-urban areas, and biodiversity loss. Nowadays, one of measures aimed to reduce all these negative trends in cityscapes is the construction of eco-friendly buildings. In order to boost green construction, different countries developed special guidelines and state support measures promoting the idea of participation in green projects among construction companies and individuals. Main purpose of this article is to analyze and show the difference between economic support measures developed by the leading countries in green construction such as the USA, Canada, the UAE, China and the United Kingdom. The results of this study show some of the best practices to be considered by the governments of other countries to promote construction of eco-friendly buildings and make a positive impact on the global environment.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».