Decarbonization of Modular Construction and LEED v5 Certification
Notice bibliographique
Résumé
Modular and offsite construction (MOC) provides several advantages such as reducing cost and construction time as well as enhancing safety and quality. Decarbonization which is concerned with reducing or eliminating carbon emissions for manufacturing and construction is another advantage of MOC compared to traditional construction. MOC offers a promising approach to climate change mitigation by reducing greenhouse gas emissions, resource consumption, waste, and energy use. Manufactured prefabricated 2D or 3D modules in controlled manufacturing facilities allow modular construction to optimize material usage and minimize waste while reducing transportation of raw materials to construction sites, which reduces embodied carbon emission. For reducing operational carbon footprints, MOC also can be designed to be highly energy-efficient, while incorporating sustainable technologies and materials. Many studies conducted life cycle assessments (LCA) to evaluate the sustainability and decarbonization potential of MOC which are related to the total amount of carbon emissions through different life cycle phases including material production, construction, use of buildings, operation and maintenance, end-of-life stage, demolition and disposal. Green Building Certifications for decarbonized buildings can help in recognizing and assessing construction projects and buildings regarding their energy efficiency and sustainability. Many voluntary programs for certifications of green buildings exist in different countries such as the Leadership in Energy and Environmental Design (LEED), Green Star program, Building Research Establishment Environmental Assessment Method (BREEAM), etc. However, there is a lack of studies focusing on application of LEED certification for MOC. Hence, this study will investigate the practical application of LEED green building rating system for MOC.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».