MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7149231009

Green façades - Climbers as façade greening

2021· other· fi· W7149231009 on OpenAlexaboutno aff
Jasmin Hiekkamies

Bibliographic record

VenueAaltodoc (Aalto University) · 2021
Typeother
Languagefi
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWork (physics)PopulationQuarter (Canadian coin)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Viherseinät ovat nousseet kansainvälisesti hyväksi ratkaisuksi tuoda vihreyttä ja muita hyötyjä erityisesti tiiviisti rakennetuille kaupunkialueille. Väärin toteutettuna ne voivat olla kuitenkin haitaksi julkisivulle tai jopa koko rakennukselle. Tässä tutkielmassa selvitetään vihreiden julkisivujen mahdollisuuksia eri näkökulmista osana isompaa kokonaisuutta. Tutkielmassa käydään läpi minkälaisia hyötyjä ja haittoja viherjulkisivuista on. Tutkielma on toteutettu kirjallisuuskatsauksena, jossa keskitytään vertaamaan kansainvälisiä tutkimuksia Suomen olosuhteisiin. Tutkielmassa käydään ensin läpi, miten köynnöskasvit käyttäytyvät, miten niitä on aikoinaan hyödynnetty ja miten niitä voidaan nykyään käyttää viherjulkisivusysteemeinä. Sen jälkeen käsitellään syvemmin, että mitä viherjulkisivut ovat ja mitä ne tarvitsevat materiaalien ja ylläpidon kannalta. Seuraavaksi siirrytään selvittämään tutkielman päämäärää, eli minkälaisia hyötyjä ja haittoja köynnöskasveista viherjulkisivuina on. Tämän jälkeen tarkastellaan viherjulkisivuihin liittyviä kustannuksia. Lopuksi tuon omia pohdintoja kirjallisuuskatsauksesta ja teen johtopäätökset siitä miten kannattavia ratkaisuja viherjulkisivut ovat Suomen olosuhteissa. Viherjulkisivujen kannalta olennaista tutkimusta Suomen olosuhteissa ei ole lähes lainkaan. Suomen olosuhteissa hyötyjen joukosta ei ole varsinaisesti yhtä erittäin hyödyllistä etua, vaan ne yhdessä hyvän suunnittelun ja hoidon kanssa luovat hyvin potentiaalisen viherelementin kaupunkeihin. Olennaista viherjulkisivuissa on kuitenkin se, että niiden tulee peittää mahdollisimman paljon tilaa julkisivulta, jotta hyödyt olisivat merkittäviä. Tarpeellinen hoito on tärkeää näiden hyötyjen lisäämiseksi ja haittojen ehkäisemiseksi. Viherjulkisivut eivät kuitenkaan ratkaise ongelmia yksinään, vaan ne tulisi suunnitella osaksi isompaa viherkokonaisuutta, jolloin hyödyt olisivat tehokkaampia. Aihe vaatii kuitenkin enemmän tutkimusta viileissä ilmastoissa, sillä näistä on huomattavasti vähemmän aineistoa kuin lämpimissä ilmastoissa.

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: Other
Teacher disagreement score0.036
Threshold uncertainty score0.121

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0040.007
Scholarly communication0.0080.003
Open science0.0010.005
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0360.003

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 head0.024
GPT teacher head0.234
Teacher spread0.210 · 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
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueAaltodoc (Aalto University)French-language works237,207