Edificación y desarrollo sotenible. GBC: un método para la evaluación ambiental de edificios
Bibliographic record
Abstract
La contribución de la edificación en un desarrollo sostenible debe plantearse como objetivo estratégico minimizar o reducir al máximo, tanto a nivel local como global, su contribución a los diferentes efectos negativos sobre el medioambiente, y en los aspectos económicos. sociales y culturales. considerando los procesos edificatorios de una forma integra, desde su inicio hasta su final. Este es el motivo por el que se ha constituido en España un equipo de trabajo que se integra en el grupo internacional Green Building Challenge (GBC). que tiene como objetivo primordial el desarrollo de una metodología para la evaluación medioambiental de edificios. El método GBC esta basado en un conjunto de criterios que analiza los datos aportados por el inventario de un análisis de cielo de vida estableciendo una serie de categorías de impacto medioambiental: consumo de recursos, cargas medioambientales directas, calidad del ambiente interior, calidad del servicio, economía. gestión del funcionamientoy transporte. Dentro de cada una de estas categorías se definen un conjunto de criterios de comparación estructurados en una escala de créditos a asignar en función del grado de cumplimiento. La relativa importancia de unos criterios respecto de otros es determinada mediante una serie de coeficientes de ponderación que son asignados a todos y cada uno de los criterios de evaluación.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".