Energy Efficiency in Buildings: Performance Gaps and Sustainable Materials
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
Real-world energy efficiency in the building sector is currently inadequate due to significant discrepancies between predicted and actual building energy performance. As operational energy is optimized through improved building envelopes, embodied energy typically increases, further exacerbating the problem. This gap underscores the critical need to re-evaluate current practices and materials used in energy-efficient building construction. It is well established that adopting a life cycle view of energy efficiency is essential to mitigate the building sector’s contribution to rising global energy consumption and CO2 emissions. Therefore, this study aims to examine existing research on sustainable building materials for life cycle energy efficiency. Specifically, it reviews recent research to identify key trends, challenges, and suggestions from tested novel materials. A combination of theoretical analysis and narrative synthesis is employed in a four-stage framework discussing the challenges, context, concepts, and the reviewed literature. Key trends include the growing adoption of sustainable materials, such as bio-fabricated and 3D printed materials, which offer improved insulation, thermal regulation, and energy management capabilities. Multifunctional materials with self-healing properties are also emerging as promising solutions for reducing energy loss and enhancing building durability. The focus on reusing materials from the agricultural, food production, and paper manufacturing industries in building construction highlights the opportunity to facilitate a circular economy. However, the challenges are substantial, with more research required to ascertain long-term performance, show opportunities to scale the implementation of these novel materials, and drive market acceptance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle