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Enregistrement W4404366523 · doi:10.54254/2753-8818/48/20240203

Sustainable architectural practices: Integrating green design, smart technologies, and ultra-low energy concepts

2024· article· en· W4404366523 sur OpenAlexaff
Zihan Mi

Notice bibliographique

RevueTheoretical and Natural Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueArchitecture and Computational Design
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchitectural engineeringSustainable designSustainable energySystems engineeringArchitectural designEfficient energy useComputer scienceEngineeringSustainabilityRenewable energyArchitectureElectrical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This comprehensive study delves into the integration of green building practices, smart technologies, and ultra-low energy consumption strategies in modern architecture. Through a meticulous examination of existing green buildings, the implementation of smart technology, and the achievements of ultra-low energy structures, this paper highlights the pivotal role these practices play in promoting environmental sustainability and operational efficiency. By analyzing life cycle assessments, energy efficiency models, and the application of renewable energy sources, we provide a quantitative and qualitative overview of the benefits and challenges associated with sustainable architectural practices. The analysis reveals significant environmental impacts, including reduced carbon emissions and lower water usage, alongside notable economic benefits such as decreased operational costs and enhanced property values. Furthermore, the paper explores the technological integration of smart systems, emphasizing the importance of innovative solutions for optimizing building performance. Through detailed case studies and real-world applications, we demonstrate the feasibility and effectiveness of these integrated approaches in achieving sustainable, efficient, and comfortable living and working environments. This study not only underscores the necessity of adopting sustainable practices in architecture but also provides a roadmap for future developments in the field.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,234 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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