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Enregistrement W4415764156 · doi:10.29173/mocs318

A Rapid Literature Review of Environmental Performance of Offsite Building Construction Industry

2025· article· W4415764156 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Tadesse Zelele, Dena Shamsollahi, Chen Xue, Aryan Hojjati, SeyedReza RazaviAlavi, Sang Jun Ahn, Amirhossein Mehdipoor, Ahmed Bouferguène, Mohamed Al‐Hussein, Osama Moselhi

Notice bibliographique

RevueModular and Offsite Construction (MOC) Summit Proceedings · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Greenhouse gasConstruction industryLife-cycle assessmentFoundation (evidence)Modular construction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The construction industry consumes about 36% of the total energy and releases up to 39% of global CO2. If no appropriate measures are taken, the figure may double in the next two decades. Therefore, the construction sector is considering several measures to mitigate carbon emissions. In this regard, modular and panelized construction, which is collectively called offsite construction (OSC), is steadily gaining momentum. Several studies demonstrate that life cycle assessment (LCA) is a practical tool for evaluating the performance of OSC in greenhouse gas (GHG) emission reduction. Although a reasonable number of previous studies on OSC exist in the context of Canada, only a few apply LCA based on actual case studies. Realizing this fact, a collaborative research team from Concordia University, the University of Alberta, and NRC is undertaking an ongoing research project with the goal of decarbonization of the construction industry through OSC. As a foundation of this large ongoing research project, this study aims to review LCA related studies focusing on actual case studies in the context of OSC.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0240,030
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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