Housing Passport knowledge graph: Promoting a circular economy in urban residential buildings
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Notice bibliographique
Résumé
• Data-driven circular economy decision-making promotes sustainable housing. • Housing Passports (HP) support circularity by standardizing housing characteristics. • HP knowledge graph (HPKG) contextualizes and semantically links heterogenous data. • HPKG supports the scalability and interoperability of housing data. • 62 million housing datapoints across various scales and contexts are presented. This paper introduces the Housing Passport knowledge graph (HPKG) as a novel digital standardization framework with a robust semantic data infrastructure to promote a circular economy in the home-building industry. Unstandardized and dispersed housing data impedes a comprehensive assessment of housing stock characteristics and life cycle impacts, hindering the implementation of circular economy principles. The HPKG addresses this challenge by providing (1) a standardized framework for integrated analysis of residential buildings’ affordability and circularity across various spatiotemporal scales and socioeconomic contexts, and (2) a scalable semantic infrastructure using web ontologies that enhances the sharability, searchability, readability, and interoperability of housing-related data. A case study involving five Canadian cities demonstrates the HPKG's effectiveness in semantically linking and standardizing approximately 62 million data points representing over 1.2 million residential buildings. The results show how the HPKG enables a multi-scale integrated assessment of Canadian housing stock, focusing on affordability, energy efficiency, and environmental footprints. As a key conclusion, the HPKG supports informed decisions regarding housing stock by enabling the exploration of circular economy scenarios that prioritize the reuse and recycling of residential building materials. The HPKG empowers stakeholders to develop residential typologies that promote affordability, circularity, and sustainability across diverse socioeconomic contexts.
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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