Дослідження тепловитрат вузлових з’єднань конструкцій енергоефективних «зелених» будівель
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry is the main consumer of natural resources, characterized by significant consumption of non-renewable resources and the impact on environmental pollution. Up to 50% of carbon dioxide emissions are accounted for by the construction industry. In addition, the main feature of the traditional construction industry is the overuse of energy, which affects the process of global warming and climate change. Energy is consumed in the extraction of raw materials, production and transportation of materials, in the process of construction, operation, repair and liquidation of buildings. Awareness of global environmental problems has led to a rethinking of the process of design, construction, operation and disposal of buildings in the European Union, the United States, Canada and others and the emergence of the concept of sustainable development and "green" construction. In this aspect, the main criteria for designing buildings are to minimize the impact on the environment, as well as reduce energy costs, reduce waste and harmful emissions. The solution of the above problems, taking into account national specifics, can be achieved by developing typical resource- and energy-efficient, cost-effective design solutions for load-bearing and enclosing elements and their joints using environmentally friendly materials of local origin (wood and materials based on it, clay materials, straw, reeds, etc.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,011 |
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 ».