Best Practices in Building Systems (BPiBS): Advancing Knowledge Mobilization through Road Mapping
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».