Desarrollo y gestión de un proyecto inmobiliario corporativo sustentable enfocado a la certificación Leed
Bibliographic record
Abstract
Analiza los beneficios para los inversionistas en relación con la existencia de un nuevo grupo de edificaciones comerciales certificadas en construcción sostenible con la herramienta LEED. En Perú la construcción sostenible ha tenido una recepción muy positiva por parte de los inversionistas. En el 2014 Perú recibió el primer certificado Silver con el edificio Real Diez, en el mismo año se han venido sumando cada vez más empresas comprometidas con esta mejor practica buscando terrenos y edificaciones existentes para implementar la metodología LEED, en el trabajo desarrollado se muestra los beneficios ambientales y financieros de una edificación nueva en el distrito de San Isidro con la evaluación del VAN y TIR tanto económica como la financiera para una mejor toma de decisión. Uno de los hallazgos más importantes del trabajo es que las edificaciones sostenibles en el país tienen una perspectiva a futuro de mayor valoración que aquellas edificaciones tradicionales, sin estos atributos. Los beneficios económicos obtenidos en estas edificaciones benefician tanto al inversionista como al usuario este último por su menor gasto de mantenimiento y confortabilidad en edificación sostenible.
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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".