Current trends and future research roadmap of multi-criteria decision-making in sustainable construction studies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. Multi-criteria decision-making (MCDM) methods have become vital tools in sustainable construction (SC) research by tackling the intricacy of balancing social, environmental and economic factors of sustainable development. This paper aims to identify, analyse, and visualise the current trends in applying MCDM techniques to SC research. Results. The study synthesises 190 scholarly research outputs extracted from the Scopus database after a careful filtering and refinement process. A scientometric analysis and knowledge mapping were performed using VOSviewer to study the scholarly outputs that constituted the dataset. Due to its flexibility and decision-support capabilities, the results revealed the dominant use of key MCDM methods, such as the Analytic Hierarchy Process (AHP). Findings show that India, the USA, Canada, China, and Italy are among the top five published countries. The finding further revealed five clusters on the application of the MCDM method aiding “green decision dynamics”, “sustainable building design and development”, “smart and sustainable building assessment”, and “construction efficiency”. Scientific novelty. This research is motivated by the growing application of the MCDM method due to its efficiency as discovered in other disciplines. The scientific novelty is in the systematic and bibliometric analysis to highlight the future directions and potential research gaps in the application of MCDM methods in sustainable construction research studies. The study also showcased the gradual proliferation of MCDM techniques, such as AHP, in sustainable construction research. Practical value. This study provides valuable insights for policymakers, researchers, academics, sustainability proponents and relevant agencies seeking to leverage MCDM techniques, such as the AHP, to promote sustainable construction concepts while navigating the complexity of competing priorities.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».