MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413122836 · doi:10.3390/en18164225

A Review of Mycelium Bio-Composites as Energy-Efficient Sustainable Building Materials

2025· article· en· W4413122836 sur OpenAlexaff
Sina Motamedi, Daniel R. Rousse, Geoffrey Promis

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and Biological Electrophysiology Studies
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyceliumComposite materialMaterials scienceBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing demand for sustainable building solutions has directed attention toward bio-based materials, among which mycelium bio-composites (MBCs) have emerged as promising alternatives to traditional insulation materials. Grown from fungal mycelium and lignocellulosic waste, MBCs offer low embodied energy, biodegradability, and effective hygrothermal performance. This review assesses the current state of the art in MBC fabrication and hygrothermal properties, encompassing both laboratory-scale and industrial methods. MBCs demonstrate thermal conductivity values in the range of 0.036–0.06 W·m−1·K−1, moisture buffering capacity comparable to plant-fiber composites, and up to 70% lower embodied carbon than conventional materials. Key challenges are identified, including process standardization, scalability, and durability under real-world conditions. These composites also offer moisture buffering, compostability, and design flexibility. Moreover, recent advancements in additive manufacturing and microstructural optimization suggest a path toward broader adoption of MBCs in construction. By highlighting critical technical and scientific developments, this review identifies targeted research priorities, including the development of standardized fabrication protocols, quantitative lifecycle assessment of MBCs across varying climates, and strategies to scale up production while maintaining mechanical and hygrothermal consistency.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,217
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergiesMême sujetPlant and Biological Electrophysiology StudiesTravaux en français237 207