Réduire l'impact environnemental de l'habitat en utilisant mieux le parc de logements existant
Bibliographic record
Abstract
Comment réduire l’empreinte environnementale de l’habitat, tout en préservant les qualités sociales et économiques du logement ? Comment accroître le bienêtre des personnes vivant dans les quartiers urbains suisses, tout en réduisant considérablement la consommation énergétique ? Quelles stratégies viables peuvent être esquissées, tout en maintenant une qualité de vie décente ? Deux projets de recherche menés par le laboratoire LEURE à l’EPFL se sont penchés sur ces questions fondamentales. Le premier, intitulé « Shrinking Housing’s Environmental Footprint (SHEF) » a été réalisé dans le cadre du Programme national de recherche 73 « Économie durable » (PNR 73). Le second, nommé « Sustainable Well-being for the Individual and the Collectivity in the Energy transition (SWICE) », est toujours en cours dans le cadre du programme de recherche SWEET SWICE. Un constat manifeste en découle : en Suisse, la surface totale des logements augmente bien plus rapidement que la population ! Sur la base des résultats de ces projets de recherche, des mesures, des modèles de!société et des solutions peuvent être identifiés.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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".