Viewpoints of the Architects on Using Artificial Intelligence in Green Architectural Design: A Case Study in the City of Kerman, Iran
Notice bibliographique
Résumé
In architecture, AI can perform many tasks during the architectural design process, so it is necessary to understand this technology and its advantages and disadvantages, especially for those concerned with environmental and sustainable aspects. There are gaps and ambiguities in relation to the effect of using AI in architecture, especially when it comes to the principles of the green architecture, particularly in Iran. Therefore, the current study was formulated to determine the possibility of AI in supporting green architecture design, to determine the possibility of AI in achieving the principles of green architecture, to examine the architects' viewpoints regarding the role of AI in achieving the principles of green architecture by using a questionnaire, and to determine the most common AI programs used by architects the most. To address the research objectives, a questionnaire was adopted, and back-to-back translated, and distributed among 46 architects who worked in Kerman city, Iran. The data was collected during October 2024, and to analyze, SPSS Version 25 was used. The results of the study showed that to a great extent, AI can support green architecture design because majority of the respondents confirmed that AI can give multiple alternatives to environmental treatments and can help the designer make design decisions to achieve the green architecture principles. Overall, it was concluded that AI can achieve principles of green architecture.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».