Mixed Reality-based Digital Twinning of Building Circularity: A Co-Design Approach for Sustainable Buildings
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
Sustainability in construction practices is becoming the need of the day, and the construction sector is getting adoptive to the integration of digital tools to explore the opportunities for enhancing sustainability and circular economy applications, offering significant benefits to both industry and society.To achieve this goal, this article discusses a sustainability framework combining Digital Twin (DT), Mixed Reality (MR), and Life-Cycle Assessment (LCA) to align with circular economy principles in building construction.A case study of a single-family house in Kelowna, BC, Canada is conducted to demonstrate the potential of this integration for comprehensive LCA of buildings.The LCA analysis of the building is performed using OneClick LCA-an LCA platform.The results of LCA account for the embodied carbon, improved material circularity, life cycle cost efficiency, etc.A DT Dashboard (DTD) of the building's circularity model is also developed, which monitors and optimizes the whole life cycle of the building.The DTD is then deployed to MR hardware -Microsoft HoloLens for enabling onsite circularity analysis of the building.This not only allows for immersive visualization of LCA data but also enhances stakeholders' collaboration and decisionmaking.This way the study showcases how immersive DT can potentially be a game-changer for sustainable construction and provides an industrially replicable model.
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.
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 | 0,001 |
| 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