Transition to a Circular Economy in Off-Site Construction Supply Chain: Perspectives on Economic Viability
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry is among the most resource-intensive sectors, generating the highest levels of waste and emissions.Implementing Circular Economy (CE) principles offers a promising pathway toward a more sustainable built environment.However, a successful transition requires a robust assessment framework to support the development and adoption of CE strategies.Addressing this need, the present study evaluates the financial feasibility of integrating CE principles into the Modular and Offsite Construction (MOC) supply chain.Through system dynamics modeling, it examines material flows from end-of-life (EoL) buildings to MOC factories, identifying the key conditions necessary to maximize economic benefits.The research highlights the crucial roles of demolition contractors, recycling facilities, and secondary material markets in enhancing material recovery efficiency.A case study on a wood-frame panelized wall factory illustrates the model's utility, while the framework also demonstrating its potential applicability to other building types.Findings show that circular strategies can enhance profitability while reducing material waste and carbon emissions, even in the absence of government intervention.By detailing both profitable and non-profitable scenarios, this study provides valuable insights into various EoL scenarios and collaborative strategies among MOC supply chain stakeholders, including new players like deconstruction contractors.The proposed framework aims to guide decision-makers in simulating costbenefit analyses of collaborative, CE-compliant scenarios, thereby facilitating the construction sector's transition to a CE.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».