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Enregistrement W7127945059 · doi:10.22260/crc-csce-2025/0167

Best Practices in Building Systems (BPiBS): Advancing Knowledge Mobilization through Road Mapping

2025· article· W7127945059 sur OpenAlexfundaboutno aff
Madelaine Prince, Wilma K. W. Leung, Alex Dekin, Thomas Froese, Phalguni Mukhopadhyaya, Rakesh Kumar, Elisabeth Girgis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Design and Spatial Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBC HydroGovernment of Canada
Mots-clésBest practiceCapacity buildingKnowledge transferWork (physics)Mobilization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Best Practices in Building Systems (BPiBS) initiative seeks to drive much-needed change in the housing sector and building industry by addressing pressing technical, economic, environmental, social and health challenges.Through collaborative research and stakeholder engagement, BPiBS is developing an iterative roadmap to enhance building systems for new and existing housing across urban and rural Canada, beginning in British Columbia and informing national solutions.This paper outlines the project's vision, focus areas, and early progress.Thematic research includes energy systems, building exteriors and grounds, health-centric design, water and waste systems, and building forms and structures.Guided by the objectives of economic value, environmental sustainability, health and wellbeing, social equity, and innovation, BPiBS advances evolving, context-responsive best practices.These approaches are shaped by continuous learning across technical, ecological, economic, and social domains.They balance scalability with specificity, aiming for long-term well-being while addressing short-term needs.Key activities include stakeholder engagement, a structured knowledge repository, use of AI and machine learning for interdisciplinary data analysis, scenario planning, and formulation of a roadmap and strategy for knowledge mobilization and capacity-building.A graph database underpins the computational platform, organizing data into a living roadmap informed by input from policy actors, industry leaders, and educators.By enhancing alignment across industry, regulatory and education spheres, this project streamlines decision-making and accelerates adoption of emergent best practices within building systems.These systems are integrated networks of structural, infrastructural, and socio-environmental elements that support the function, adaptation, and livability of built environments.In housing, they co-create the places we call home.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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