Standardizing whole-building lifecycle assessment (wbLCA) benchmarking framework facilitated by adopting OpenBIM for Canadian building sector
Notice bibliographique
Résumé
The industry is increasingly recognizing the importance of reducing greenhouse gas (GHG) emissions, leading to the widespread adoption of Whole-Building Lifecycle Assessment (wbLCA) as a crucial tool for evaluating environmental impacts.However, the effectiveness of wbLCA is limited by the lack of standardized benchmarking methods, resulting in significant variability in benchmark values.To address this issue, this paper proposes a framework for standardizing wbLCA benchmarking using a statistical model to enable comparability analysis, facilitated by both the adoption of Open Building Information Modeling (openBIM), and identification of optimal number of buildings to be studied.Utilization of the openBIM enables interoperability and standardization of data into the wbLCA, which enhance the accuracy and reliability of wbLCA.By leveraging openBIM, the framework aims to improve the transparency and comparability of wbLCA results, promoting informed decision-making for decision/policy makers.Furthermore, an optimal number of buildings, also known as sample size, is proposed to achieve optimal/adequate benchmarking values.The proposed framework is mainly based on modified graduated approach, and it enables identification of reference value and best practice value for residential and office buildings in the Canadian building domain, which enables reliable and comparable comparisons, and enable decision makers to set policies and standards accordingly.This paper outlines the key components of the framework, discusses the benefits and challenges of implementing Open BIM for wbLCA, and provides practical recommendations for policymakers and industry stakeholders to facilitate the adoption of standardization process through statistical model.This research supports sustainable building practices and the integration of BIM models into environmental assessments.
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 | 0,021 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».