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Record W7064147796

Analyse du marché immobilier montréalais : la place du bâtiment durable

2015· other· fr· W7064147796 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2015
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Public policyLimitingSampling error
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’immobilier et la construction doivent être considérés comme des secteurs économiques qui possèdent le plus d’impact par rapport aux trois piliers du développement durable. Dans son cinquième rapport, le Groupe d’experts environnemental sur l’évolution du climat a admis qu’indubitablement, l’ensemble du cycle de vie d’un bâtiment est responsable d’une grande proportion des émissions mondiales de gaz à effet de serre et de carbone, notamment. Depuis les années 1990, l’apparition des premiers concepts et des gestes qui conçoivent les bâtiments durables aujourd’hui ont fait leur apparition dans les marchés mondiaux. Aujourd’hui, presque tous les marchés font face à la présence de plus en plus importante de bâtiments qui se composent de caractéristiques supérieures à la moyenne, ce qui suscite des réactions et des changements dans les dynamiques de marchés immobiliers globaux. Les résultats de la présence croissante de bâtiments durables peuvent varier pour chaque marché, ceux-ci étant conditionnés par différents inducteurs de la valeur. Les biens immobiliers évoluent à travers des contextes de marché différents, par exemple les contextes sociopolitique et économique ainsi que différentes perceptions de la valeur par les principales parties prenantes des marchés. Ceci suppose que la valeur perçue par le marché pourrait se distinguer d’un marché à l’autre. Or, plusieurs études se penchent sur la quantification de la valeur ajoutée d’un bâtiment durable par rapport à un bâtiment conventionnel, et ce, à plusieurs endroits dans le monde. Au Québec, ce genre d’étude n’est pas disponible pour le public actuellement, probablement à cause de l’immaturité relative de ses marchés en termes de bâtiment durable. En effet, la disponibilité des données étant pour le moment limitée, il est difficile d’obtenir des résultats statistiques fiables afin d’en tirer des constats solides. À défaut d’obtenir des résultats quantitatifs pour le marché de Montréal, l’objectif de cet ouvrage est d’effectuer une analyse de marché dans une perspective qualitative, notamment à partir de points de vue de plusieurs intervenants majeurs. L’analyse, basée sur le Modèle d’évaluation durable, permet de constater que la présence de bâtiments durables dans le marché de Montréal est davantage attribuable à des changements au niveau des organisations qu’à une réelle perception de la valeur des certifications environnementales par le marché. En effet, le marché de Montréal est actuellement conditionné par des mouvements d’entreprises. Les organisations les plus sophistiquées de Montréal démontrent à travers les certifications environnementales de bâtiments leurs valeurs ainsi que leur volonté d’être responsable – surtout dans l’optique d’attirer les meilleurs talents –. De plus, ces certifications consistent en des outils qui permettent aux bâtiments de se distinguer et de se classer parmi les plus compétitifs sur le marché. Enfin, elles concernent en majorité des espaces neufs, ce qui implique nécessairement des niveaux de loyers élevés pour des espaces certifiés.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.400
Threshold uncertainty score0.805

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.001

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.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.196
Teacher spread0.189 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2015
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