Evolving Interconnections: Themes and Trends in Sustainable Built Environment Responses to the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic has influenced the way the sustainable built environment—encompassing buildings, infrastructure, and other physical structures—is designed, managed, and utilized, as societal responses to the pandemic may have contributed to shifts in priorities and practices in these areas. Research has predominantly focused on the pandemic’s impacts on enhancing the resilience of the built environment and its role in supporting health protocols, such as reducing transmission risks. However, a critical gap persists in understanding the evolving relationship between the various stages of the COVID-19 pandemic and the sustainable built environment. Accordingly, this systematic literature review (SLR) aims to explore the major themes and trends in sustainable built environment responses to the COVID-19 pandemic and identify gaps in existing studies. The authors employed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) method to systematically search four databases for English-language journal articles published between 2020 and 2023. A total of 331 articles were analyzed using descriptive and thematic methods. The findings reveal that research priorities shifted during different stages of the pandemic, with particular attention given to key areas of the sustainable built environment: healthy outdoor spaces, such as urban green spaces (UGS); energy efficiency and urban planning; and urban mobility and transportation. This SLR contributes to advancing risk reduction strategies that address the intricate interdependencies between major health emergencies and long-term sustainability imperatives for the built 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 | 0,030 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».