Virtual collaboration in the built environment
Notice bibliographique
Résumé
Throughout the 2013 to 2014 academic year, three institutions have been collaborating in the education of three cohorts of students through the BIM Hub project ; these are Coventry University and Loughborough University in the UK and Ryerson University in Canada. Students formed groups of six individuals, two from each university, including architects, construction engineers and project managers. The project was designed to create an authentic simulation of industrial collaboration and practices. At Coventry participation was optional (students had the alternative of forming collaboration with other Coventry students). At Ryerson and Loughborough participation was mandatory. They were set a project to design and plan a building for a particular site in Coventry through forming online collaboration, and reflect on their experiences. The study was funded by the Higher Education Academy in the UK with the intention of identifying which success factors led to effective online collaboration and is a follow-up to a previous project sponsored by the Hewlett Packard Catalyst Program (Soetanto, et al, 2014). Focus groups were conducted with the students at the institutions, the following analysis focuses on the issues faced and solutions identified in terms of the technologies involved and the strategies for successful collaboration. The analysis focuses on two of the universities and offers reflections based on their experience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».