MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413401147 · doi:10.54097/dbxmzw94

Enhancing Sustainability in Multistory Buildings Through Green Roofs

2025· article· en· W4413401147 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueHighlights in Science Engineering and Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensUniversity of GuelphGuelph General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityArchitectural engineeringGreen buildingCivil engineeringBusinessEnvironmental planningEngineeringEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern architecture and construction have adopted creative approaches to solve environmental problems in a time when sustainable practices are not just a choice but also a need. One of these innovative approaches is the incorporation of green roofs onto multistory structures. Green roofs, sometimes called living roofs or eco-roofs, provide a compelling chance to transform urban architecture and address pressing environmental issues simultaneously. This report examines the profound relevance of using green roofs in multistory building design and construction. This study seeks to explain why green roof installation should be a top concern in modern building projects by thoroughly examining these structures' environmental, economic, and social effects. It is impossible to overestimate the contribution of green roofs to decreasing energy use, improving biodiversity, and alleviating ecological problems like the urban heat island effect as urbanization continues to change our towns and skylines. In addition to outlining the many advantages of green roofs, this essay will answer criticisms and offer strong arguments—along with case studies—to demonstrate how crucial they are to the resilience and sustainability of contemporary design.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHighlights in Science Engineering and TechnologyMême sujetUrban Heat Island MitigationTravaux en français237 207