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Enregistrement W2100176012 · doi:10.1061/(asce)0887-3801(2008)22:3(192)

Linear Scheduling and 4D Visualization

2008· article· en· W2100176012 sur OpenAlexaff
Sheryl Staub‐French, Alan D. Russell, Ngoc Tran

Notice bibliographique

RevueJournal of Computing in Civil Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCADComputer scienceScheduleScheduling (production processes)SoftwareVisualizationComputer Aided DesignSoftware engineeringEngineering drawingIndustrial engineeringSystems engineeringData miningEngineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Described in this paper is a novel approach to four-dimensional (4D) computer-aided design (CAD). It involves a two-way symbiotic relationship between three-dimensional (3D) CAD software and a software implementation of linear planning that includes the ability to define a project product model and associate it with the process model. Strengths of the approach include the ability to readily modify construction sequences and examine their consequences using 4D CAD, and the ability to treat very large scale projects marked by significant repetition of their components. By building on a shared image of the project product model from both a design and construction perspective, the CAD model can be structured in a way that facilitates communication with the scheduling software and vice versa. Various challenges involved in making the 2-way process work are described, including consistency of product representation in the CAD and scheduling models, and the need to group CAD components at different levels of detail and locations to reflect the kinds of aggregation found in schedule representations of a project. The benefits of the approach include the ease with which different scheduling strategies can be explored and visualized, the links between 3D objects and activities can be maintained, and the completeness of the product model representations can be validated. A case study is used to illustrate the approach adopted and the challenges involved.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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