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Enregistrement W4416229886 · doi:10.70382/mejaimr.v10i2.086

ECOMIMICRY ARCHITECTURE IN DEVELOPING COUNTRIES: EMERGING TRENDS, CHALLENGES, AND OPPORTUNITIES IN NIGERIA AND BEYOND

2025· article· W4416229886 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Adebamowo, ADEBANJI KAYODE SUNDAY

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of African Innovation and Multidisciplinary Research · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptabilityContext (archaeology)Developing countryResource (disambiguation)Port (circuit theory)Architecture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecomimicry architecture offers promising strategies for sustainable urban development, particularly in Nigeria and other developing countries. This paper explores ecomimicry's principles, applications, challenges, and potential in Nigerian cities like Lagos, Abuja, and Port Harcourt, and international locations like Singapore, Rotterdam, and Toronto. A literature review reveals ecomimicry's focus on ecological integration, local resource use, and climate-adaptive designs. The methodology combines content analysis of 20 case studies, surveys of 50 Nigerian architects, and statistical analysis (frequency and percentage calculations) of ecomimicry principles and challenges. Findings indicate ecomimicry enhances urban resilience, sustainability, and biodiversity in diverse contexts, with 85% of case studies incorporating green infrastructure and 80% of Nigerian architects citing awareness as a challenge. Challenges like limited awareness, high costs, and regulatory barriers hinder implementation in Nigeria. Ecomimicry's adaptability and context sensitivity support its scaling potential in developing countries. The paper concludes ecomimicry offers valuable strategies for addressing urban challenges and promoting sustainable development. Recommendations include promoting awareness, developing supportive policies, and fostering collaborations to advance ecomimicry in Nigeria and internationally.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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