MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401898350 · doi:10.1016/j.jenvman.2024.122293

Temporal evolution and thematic shifts in sustainable construction and demolition waste management through building information modeling technologies: A text-mining analysis

2024· article· en· W4401898350 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycled Aggregate Concrete Performance
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPrefabricationDemolition wasteDemolitionThematic analysisReuseBuilding information modelingEngineeringSustainabilityPopulationKnowledge managementComputer scienceCivil engineeringQualitative researchOperations managementSociologyWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Construction and demolition activities are significant contributors to waste generation worldwide. As population growth accelerates worldwide, the amount of construction and demolition waste (C&DW) will increase proportionally unless proactive measures are implemented. This study analyzes the evolving research landscape on utilizing Building Information Modeling (BIM) technologies to advance sustainable C&DW management practices. A comprehensive text-mining analysis is conducted on 493 scholarly publications covering evolutions from January 2009 to February 2024 using the PRISMA framework. The research objectives are: (i) to identify key themes in domain of BIM technology in C&DW management using VOSviewer, (ii) to map the temporal evolution of research focus using SciMAT, and (iii) to identify emerging thematic trends.Co-occurrence analysis reveals three major research themes: (i) the use of digital twins and prefabrication for waste reduction, (ii) integrating environmental impact assessments, and (iii) data-driven decision-making. Strategic diagrams produced by SciMAT software uncover shifting priorities over the study period, with “reuse and recycling” emerging as motor themes, and “Prefabrication” (CIT = 481), “Decision Making” (CIT = 66), “Material Passport” (CIT = 92), and “Digital Twin” (CIT = 44) emerging as high-centrality and transversal themes. Temporal evolution mapping unveiled progressive integration of BIM tools such as (i) digital twins (TLS = 34, OCC = 9) and (ii) prefabrication (TLS = 40, OCC = 14), presenting opportunities to optimize waste reduction. This study offers a robust overview of the field, aiming to inform a diverse audience, including researchers from various disciplines, policymakers and industry professionals interested in advancing sustainable practices in C&DW management through innovative digital solutions. • The integration of BIM tools in C&D waste studies is examined using text mining. • Four distinct periods are observed in WoS database from Jan 2009 to Feb 2024 • Co-occurrence node analysis identifies 3 distinct clusters among 493 studies. • Strategic diagram shows distinct theme developments in the third and fourth periods. • Trend analysis supports decision making by funding agencies and policy makers.

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)0,000
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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,183 · 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