Assessing the life cycle environmental impacts of modular construction: a US case study of a prototype housing unit
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry is a major contributor to greenhouse gas emissions, resource depletion, and waste generation. Modular construction (MC), which involves prefabricating building components off-site and assembling them on-site, has emerged as a promising strategy to reduce project time, cost, and environmental impacts. However, there is still limited comparative life cycle data available when measuring against traditional construction (TC). This study evaluates the environmental performance of MC versus TC in the United States through life cycle assessment (LCA). A mixed-methods approach combines a literature review with a comparative case study analyzed through BIM-integrated LCA tools. Results indicate that MC can achieve up to 54% lower embodied carbon per square foot and 45% lower emissions per kilogram of material, mainly due to efficient material use, prefabrication, and minimized on-site waste. Controlled factory-based production also enhances optimization and reduces environmental burdens during the construction process. These benefits, alongside faster project delivery, position MC as a viable pathway toward sustainable construction, particularly for affordable housing and post-disaster recovery. Key limitations include data variability and the restricted scope of current LCA datasets, highlighting the need for broader, multi-regional studies and diverse building typologies to strengthen future assessments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».