Deep ‘Climate’ Retrofit: Assessing Life-Cycle Thinking Of Emission Calculators In Construction
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
Maintaining the existing built environment is crucial to achieving substantial, near-term carbon and emissions reductions in the construction industry. Retrofitting existing building stock to avoid embodied emissions from new construction and upgrading and electrifying existing buildings reduces building operational emissions. For the buildings constructed between now and 2050, more than half of their emissions will be from embodied carbon. Estimates show that reusing and retrofitting the most carbon-intensive parts of buildings – the structure and envelope – can save 50% to 75% of the embodied carbon emitted by constructing similar new buildings. Yet, a significant challenge to adopting low-carbon building practices in deep energy retrofit projects is the complexity of calculating the embodied and operational emissions of proposed designs according to the needs and priorities of various stakeholders. Recently, tools for calculating buildings’ embodied and operational emissions have been introduced and are being rapidly adopted by industry stakeholders to aid decision-making. Yet, these assessment tools often produce significantly different results, depending on the assumptions and calculations used to weigh various factors. The varied and sometimes contradictory results create uncertainty for designers and building stakeholders throughout the design process, and a better understanding of the impact these tools and their assumptions have on the design process is necessary.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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