Enhancing Circularity in the Building Industry: A Review of Material Passports and Digital Twin Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Material passports (MPs) enhance the reuse and recycling of building materials by archiving detailed information, while digital twin (DT) technologies streamline data management via virtual representations and real-time updates across the supply chain. Integrating these tools presents significant opportunities to support circular strategies in the construction industry. This systematic review assesses the current state of research, emerging technologies, and key methodologies for DT and MP adoption. Following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) protocols, academic and practice-based publications examining MP regulatory frameworks, technological advancements, and functionalities were systematically reviewed. The review identifies critical gaps in the integration of advanced technologies such as artificial intelligence (AI) and Internet of Things (IoT), highlights the limited scalability of current MP frameworks, and proposes a path forward through dynamic material passports (DMPs)—a concept where MPs are continuously updated throughout a building’s lifecycle via DT integration. The primary contribution of this study lies in synthesizing fragmented literature on MPs and DTs, proposing a comprehensive and lifecycle-oriented framework to enable real-time material tracking, and highlighting the transition toward scalable, data-driven circular solutions in construction. The review reveals the following findings: (1) inadequate investigation into AI and IoT technologies within the MP context; (2) the potential benefit of combining MPs with DT technology to create DMPs; and (3) limited applicability of current methodologies to existing building stocks, as they are often complex and tailored to new construction projects. These findings offer a foundation for future development and adoption of DMPs, and inform policies, practices, and digital strategies aimed at enhancing circularity in the built environment.
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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 ».