本論文は、都市鉱山における解体前評価を支援するために、ナレッジグラフ（KG）と説明可能なAI（XAI）を統合するための補完性理論的解釈を提案する。著者らは、このプロセスの価値は予測精度だけでなく、明瞭さ、妥当性、出典、争議可能性を通じた意思決定の防御性にあると主張する。

本研究は、4つの統合されたKG-XAI統合モードを特定した：リフティング（Lifting）、制約（Constraining）、タイピング（Typing）、および修正（Revising）。各モードは、防御性の異なる特性を引き出すために、XAIアーティファクトとナレッジグラフ基盤構造に対する型付き演算として定義される。都市鉱山プロセスからの防火扉の例が、W3C Linked Building Dataスタックを使用してこれらのモードを説明している。

これらの統合モードは、解体前評価に必要な特定の規制アーティファクトの作成に貢献し、既存の文献に見られる構造的な未仕様の問題を解決する。