Is the Greenest Building the One Already Standing?
Notice bibliographique
Résumé
Buildings contribute 39% to global greenhouse gas emissions (GHG) and 17% to Canada’s GHG emissions. Addressing carbon emissions from the built environment is an urgent, critical need to progress towards our global climate targets. There are two primary sources of GHG emissions connected to buildings: embodied carbon, which is the carbon emitted in materials extraction, manufacturing, transport, construction, and decommissioning, and operational carbon, which is the carbon emitted to power and heats the building while in use. Taken together, these two types of emissions are called whole-life carbon. As power grids in Canada decarbonize and on-site energy generation becomes more common, embodied carbon will contribute a more significant percentage to a building’s carbon profile and be a more impactful avenue for intervention. However, delaying action on represented carbon risks “locking in” a higher carbon profile in the built environment for the next 50 to 60 years, the typical lifespan of Canadian buildings. \n \nThis synthesis map explores the full carbon profile of buildings to understand better the influences, challenges, and opportunities to reduce carbon emissions from the building sector. \n \nReading greenest building \nWe invite you to read this map starting from the introduction on the left side, then explore the five sections – which are titled, coded with stakeholder icons, and have brief descriptions – in the order that interests you. The legend on the bottom left explains the icons used to identify the critical stakeholders for each map section. \n \nThe design brief provides a more detailed exploration of the topic, including the background and context for each element of the synthesis map and a roadmap for reaching a net-zero building sector by 2050.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».