Bill of materials (BoM) and archetype information for buildings in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Significant progress has been made globally in reducing GHG emissions from the operation of buildings, however, huge challenges still remain in mitigating the embodied emissions from the manufacturing, transportation, and disposing of building materials. This is particularly relevant in BC, where electricity is largely generated from renewable sources, indicating limited potential for further reducing GHG emissions from building operations. Therefore, investigating the options to reduce embodied GHG emissions in building materials presents another crucial opportunity to further mitigate the overall GHG emissions from buildings. For example, the City of Vancouver’s newly released Climate Emergency Action Plan has set an ambitious goal of reducing 40% embodied GHG emissions in new buildings compared to the 2018 benchmark. To support decision-making that could ultimately fulfill such an ambitious goal, it is imperative that a standard approach is used to derive benchmark buildings and the corresponding bill-of-materials (BoM). Accordingly, we compiled a BoM dataset of 35 typical buildings in Canada. The data was classified into “whole-building level” and “assembly-level”, and building materials were sorted by an aggregation system (see below) in both classifications. Whole-building-level BoM contains data for 33 buildings, including institutional buildings and residential houses at the University of British Columbia, container-based single-family housing, single-family residential building, precast concrete commercial buildings, etc. On the other hand, assembly-level BoM contains material data for different structural components of one multi-unit apartment and one typical newly-built single-family home in Vancouver. The aggregation system organizes the material data by three tiers - M1, M2, and M3, which offers 3 hierarchical levels of specificity. The first hierarchical level (M1) provides the least specified information while the final level (M3) provides the most detailed information. For example, Aluminum cold-rolled sheet (M3) is categorized within Aluminum (M2) under Metal (M1). This aggregation system offers the flexibility for LCA practitioners to obtain BoM information at the resolution that fits their scope of work.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».