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Enregistrement W7028850618

Green walls and roofs: A mandatory or voluntary approach for Australia? Literature

2017· report· en· W7028850618 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUTS ePRESS (University of Technology Sydney) · 2017
Typereport
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical and Chemical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpervious surfaceResilience (materials science)Psychological resiliencePublic policyUrban policySustainabilityArchitectureTurnoverLand use
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A review of literature on mandatory and voluntary approaches to the delivery of green roofs and walls (GRGW) globally. The key findings and patterns emerging around; Drivers for living architecture (LA) GRGW. As cities grow, increases in GHG emissions, air pollution, impervious surfaces urban temperatures, loss of tree canopy cover and land for food production. LA can mitigate the negative aspects. GRGW have social, economic, health and environmental benefits. Barriers are social, economic, technological and environmental. Costs are a significant barrier and lack of construction industry experience. Industry and BE professional capacity is in developing phase and not fully ready to implement on a larger scale. Training and skill development needed. There is significant potential to retrofit existing buildings, feasibility determined partly by structural capacity to sustain additional loads and; this needs to be more fully understood by stakeholders. Lack of policy and regulations to integrate LA practices in new build and retrofit. No consistent policy approach found in Australia. No states have GRGW policy (COS & COM councils have policies for LGAs. NSW, Vic, SA & WA have guidelines and policies referring to GRGW. Overall a lack of policy to promote LA. US Cost Benefit Analysis found a viable case for large-scale retrofit of GR. Increases in residential property value with green infrastructure between 6 to 15%, (AECOM, 2017). Wide-scale adoption of GR in Toronto could attenuate the UHI by 0.5 to 5o C - as heatwave is a resilience issue for Sydney, Melbourne and Adelaide, wide-scale adoption could be beneficial.

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)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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