A knowledge‐based automated development permit approval process in the housing industry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The residential construction industry has a major share in Canada's GDP. In spite of huge spending and technical advances in the residential construction sector, the current permit approval process still adheres to traditional manual permit approval process. Consequently, this has contributed to project delays and increased monetary costs to the stakeholders associated with the process. The research presented in this paper seeks to explore key issues related to the current housing development permit approval process. Design/methodology/approach This paper describes a proposed methodology for the automation of the residential construction development permit approval process. The proposed methodology has been incorporated into a computer system that integrates a knowledge‐based expert system (KBES), database management system (DBMS), and computer‐aided design (CAD). Various concepts related to the database structures, system architecture, process flow and user interfaces are introduced and described in the context of the development permit approval process. Findings This paper presents a knowledge‐based prototype for the development permit approval process that can be customized as per the needs of various cities. A case study is also presented in order to demonstrate the effectiveness of the proposed method and to illustrate the implementation of the research. Research limitations/implications The prototype is application‐independent and may be implemented anywhere in the AutoCAD environment. The research paves the way for the setting of drafting standards for the residential industry. Originality/value Prototype provides significant gains in productivity and accuracy over the current practices by minimizing the redundancies involved in the development permit approval process.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».