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Enregistrement W4415320052 · doi:10.1016/j.jobe.2025.114421

An evaluation of digital capabilities to enable a sustainable built asset industry: Developing a Consolidated Sustainability Matrix to inform digital use cases and practices

2025· article· en· W4415320052 sur OpenAlexafffund
Meisam Jaberi, Charlotte Dautremont, Érik Poirier

Notice bibliographique

RevueJournal of Building Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensUniversité du QuébecÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSustainabilityCertificationAsset (computer security)Key (lock)Quality (philosophy)Set (abstract data type)Respondent

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current digital capabilities supporting the achievement of sustainability goals in the built asset industry tend to focus on isolated aspects such as energy simulation or emissions tracking. This limits the broader application of digital tools and workflows, namely Building Information Modeling (BIM) and Digital Twins (DT), to support achievement of a comprehensive set of sustainability goals across environmental, social, and economic dimensions. One of the many issues hindering this broader perspective is the lack of holistic understanding of how digitalization can enable sustainability in the built asset industry. The research presented in this paper introduces the Consolidated Sustainability Matrix (CSM), a unified framework that synthesizes 189 indicators from 25 certification schemes and 26 standards into 15 categories. Using a four-phase methodology, BIM and DT capabilities were mapped against these indicators. To enhance methodological rigor, two complementary metrics were proposed: a Cumulative Weighted Score (CWS) that accounts for respondent expertise levels, and a Weighted Agreement Score (WAS) that quantifies consensus among participants. The findings reveal that advanced digitalization, particularly sensor-enabled federated models and comprehensive digital twins, can support a considerable number of environmental indicators, especially energy, emissions, and indoor environmental quality management. However, current digital tools show limited support for social and economic sustainability indicators, revealing significant gaps in these areas. The study makes three key contributions: first, the CSM provides a harmonized framework linking sustainability indicators with digital capabilities; second, the CWS and WAS metrics offer robust methods for evaluating digital tool applicability and expert consensus; third, the research presents the first systematic assessment of how BIM and DT can transcend isolated applications to enable integrated sustainability management. These findings provide actionable guidance for industry practitioners and policymakers while identifying critical research and innovation priorities needed to advance digitalization toward more balanced and comprehensive sustainability outcomes in the built asset industry. • The study characterizes sustainability and its operationalization in the built asset industry in a systemic manner through the Consolidated Sustainability Matrix (CSM). • The CSM articulates 189 sustainability indicators across 15 categories, which were identified, extracted and rationalized from 25 globally recognized certification schemes and 26 sustainability standards. • The potential of digitalization to operationalize these indicators through BIM and Digital Twin capabilities is evaluated following a structured and systematic approach. • The study contributes to a more systemic understanding of sustainability and its operationalization in the built asset industry as a departure from studies addressing sustainability from a narrower perspective. • It provides a comprehensive approach to targeting digital capabilities to enable a broader operationalization of sustainability indicators by project stakeholders through the application of existing and emerging processes and technologies. • This study is novel due to the breadth of standards and schemes considered in developing the CSM and the scope of their potential digitalization.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,320 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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