Wood waste (WW) from the furniture industry is a material that deserves special attention, given that it is still relatively unexplored in manufacturing industries. Therefore, this study aims to elaborate guidelines for decision-making in the furniture industry’s wood waste, focusing on the north–central region of the state of Espírito Santo, Brazil, as a spatial outline of the research. The SWOT matrix is the main methodology for this stage of analysis, based on the previous study of Life Cycle Assessments (LCAs), the calculation of the Material Circularity Index (MCI), and the field research conducted in the industries. The obtained results show promising recycling scenarios over energy recovery, and the studied guidelines indicate this path. The three basic guidelines include discouraging the disposal of wood waste potentially usable as raw material into landfills; encouraging the use of wood waste based on the concept of industrial symbiosis; and promoting the creation of a market for the use of WW as a raw material in new products. Finally, with the proposed guidelines, it will be possible to contribute to the decision-making process on the management of wood waste from the furniture industry, reduce the amount of wood waste discarded in landfills, and increase the recycling rate. All of this being covered by a market created and maintained for the adequate management of wood waste. Furthermore, despite focusing on a Brazilian region for analysis, this paper intends to contribute to future research in the field, to be conducted in other locations.

This study aims to analyze how algorithms and machine learning techniques have been integrated into building energy modeling and EnergyPlus® simulations, focusing on the evaluation and improvement of energy efficiency. The research was conducted through a Systematic Literature Review following PRISMA guidelines, based on searches in the Scopus and Web of Science databases, considering articles published between 2015 and 2025. After the selection process, 40 studies were analyzed. The results indicate that EnergyPlus® is widely used as a reference physics-based model for training and validating predictive models, with emphasis on the use of surrogate models to reduce computational cost, as well as the application of algorithms in sensitivity analysis, energy benchmarking, and building energy modeling. The advancement of explainable artificial intelligence techniques and integration with urban microclimate data were also observed.

O avanço da urbanização desordenada tem intensificado o aumento da temperatura nas cidades, afetando diretamente a qualidade de vida da população urbana. Este estudo investiga a distribuição da temperatura superficial terrestre na Regional I (Grande Centro) do município de Vila Velha-ES, correlacionando-a com indicadores socioeconômicos. Utilizando imagens de satélite e técnicas de sensoriamento remoto, foi realizado o mapeamento térmico da região, relacionando os padrões de calor com a cobertura do solo, presença de áreas verdes e características urbanas. A análise comparativa considera variáveis como densidade populacional, uso e ocupação do solo e o traçado urbano, permitindo identificar desigualdades térmicas entre diferentes bairros da região. Os resultados revelam que áreas com maior cobertura vegetal apresentam temperaturas mais amenas, enquanto setores com adensamento urbano intenso concentram manchas de calor. A pesquisa contribui ao evidenciar como fatores socioespaciais influenciam o microclima urbano, reforçando a importância de políticas públicas voltadas à ampliação de áreas verdes e ao planejamento urbano sustentável, como estratégias para mitigar os impactos do aquecimento local e promover ambientes urbanos mais resilientes e saudáveis.

O processo de urbanização acelerada tem elevado as temperaturas nas cidades, criando ilhas de calor. Neste contexto, o papel da vegetação no conforto térmico das áreas externas se torna essencial. Este estudo investiga a relação entre áreas verdes e temperaturas nas regionais V e IX de Vitória-ES, calculando os índices de Área Verde (IAV) e Sombreamento Arbóreo (ISA) das praças e correlacionando-os com temperaturas de superfície obtidas por imagens do satélite Landsat-8. A análise mostrou que áreas mais densamente povoadas e onde estão situadas comunidades urbanas, apresentam temperaturas mais altas, enquanto as áreas verdes contribuem para mitigar esses efeitos, evidenciando a necessidade de ampliar essas áreas nos espaços urbanos. Palavras-chave: Ilha de calor. IAV. ISA. Sensoriamento remoto.