Advancing bio-integrated building systems: a systematic review of architectural, structural and mechanical–electrical challenges in photobioreactor façades
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study evaluates the feasibility of photobioreactor (PBR) façades across architectural, structural and mechanical–electrical (MEP) domains, identifying interdisciplinary gaps and proposing scalable solutions to advance their global implementation. Design/methodology/approach A PRISMA 2020-guided systematic mixed-methods review analyzed 82 studies (2013–2025) from six databases and preprint repositories. PICOS criteria structured the evaluation of building-integrated PBR systems against conventional façades, emphasizing energy efficiency, carbon sequestration and scalability. Dual independent screening (κ = 0.82) ensured reliability, with thematic categorization into architectural, structural and MEP domains. Findings Architectural aspects dominated research (91.6% of studies), emphasizing thermal performance, environmental benefits and climate consideration. Structural engineering received limited attention (15.7%), with gaps in dynamic load management for high-rise applications, despite innovations in graphene-reinforced polymers and 3D/4D printing. MEP systems (47% coverage) demonstrated AI-driven optimization, reducing energy consumption by 25–30%, though system complexity persisted. Geospatial analysis revealed 35% of studies concentrated in Iran, the US and Canada, neglecting climate-vulnerable regions. Modular design and hybrid energy grids emerged as critical enablers for scalability. Research limitations/implications The temporal scope (2013–2025) may exclude post-2025 innovations. Structural data scarcity limits conclusions on high-rise adaptability. Future studies should prioritize real-world validations in extreme climates. Practical implications Policymakers should adopt biomimetic certifications incentivizing cross-domain integration. Practitioners can leverage AI-driven modular designs and decentralized energy networks. Open-source prototyping hubs in vulnerable regions are urged to align innovations with local needs. Originality/value This review introduces the first integrative framework addressing PBR façade implementation across three interdisciplinary operational domains.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».