Unbuilding: How Deconstruction is Saving the Planet by Giving Building Materials a Second Life
Notice bibliographique
Résumé
In 2018, more than 600 million tons of construction and demolition (C&D) waste was generated in the United States, more than twice the volume of ordinary trash created by American households and businesses. Even though 80-95% of this concrete, asphalt, steel, wood, drywall, glass and brick can be reused, repurposed or recycled, a quarter of it – or 145 million tons in 2018 – ends up in landfills. Thirty million tons of wood alone – often sturdy, irreplaceable old-growth lumber – is being trashed every year. Now, a budding ‘build reuse’ movement, made up of environmentalists, architects, historic preservationists, city planners, green builders, and entrepreneurs, hopes to change this status quo through the practice of ‘deconstruction’ – the eco-alternative to mechanical building demolition – to unlock the wealth of materials literally inside the walls of our buildings and make them available for reuse. A handful of cities have adopted or are considering ordinances that make deconstruction mandatory, in order to divert salvageable buildings materials from the waste stream. Link to capstone project: http://dianaducroz.com/
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,024 |
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 ».