Reviewon Malaysia’s GreenRE in comparison with Singapore’s \nGreenMark and UK’s BREEAM / Halmi Zainol ... [et al.]
Notice bibliographique
Résumé
The movement of green building was started after the Agenda21. International Council for Research and \nInnovation in Building and Construction highlighted the main challenges that sustainable development presents to \nthe construction industry. The Agenda had an important role in the creation of green assessment tools in building \nindustry. An international project coordinated from Canada namely GB Tool (Green Building Tool) was the first \nattempt to develop green rating tool. The awareness has emerged the implementation of various rating tools such \nas LEED, CASBEE, BREEAM and GreenMark developed by the United States of America, Japan, United Kingdom and Singapore respectively. Many rating systems can be developed in different regions that lookquite different, but \nshare a common methodology and set of terms. In Malaysia, a new set of rating tool was developed by the Real Estate and Housing Developers Association (REHDA) known as GreenRE. This paper reviews the GreenRE and compare it with GreenMark and BREEAM. Since the latter were more established, this paper will study strengths, weaknesses, gaps and issue within the GreenRE. With the outcome of this study, it may help both the authority and industry-players to prepare a comprehensive assessment tool that suit to local practice.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».