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Enregistrement W2058787072 · doi:10.1080/01446190500039911

Deterministic models for assessing productivity and cost of bored piles

2005· article· en· W2058787072 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueConstruction Management and Economics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPileProductivityEngineeringScheduling (production processes)Process (computing)Cost estimateCivil engineeringOperations researchOperations managementComputer scienceGeotechnical engineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The assessment process of productivity and cost of bored pile construction is dictated by unseen subsurface obstacles, lack of contractor experience and site planning. These problems complicate the estimator's role in evaluating pile equipment productivity and cost. Current research discusses the assessment of piling process productivity and cost using the deterministic technique. Data are collected through questionnaires, site interviews and telephone calls to experts in various construction companies. Many variables have been considered in the piling construction process, such as pile size, depth, pouring method, soil type and construction method. Five deterministic models have been designated to assess productivity, cycle time and cost. The developed models are validated whereas 79% of the outputs have been predicted with more than 75% accuracy. Consequently, three sets of charts have been developed to provide the decision‐maker with a solid planning, scheduling and control tool for piling projects. If a pile has 60′ depth with φ‐18 (18″ diameter pile) in clay soil using a 5′ auger height, the cycle time is estimated as 56 and 65.5 minutes; however, productivity is 6 and 5 holes/day for dry and wet methods, respectively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle