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Enregistrement W2104775765

IMPLEMENTATION OF A DISTRIBUTED, MODEL-BASED INTEGRATED ASSET MANAGEMENT SYSTEM

2003· article· en· W2104775765 sur OpenAlexfundvenueno aff
Mohammad A. Hassanain, Thomas Froese, Dana J. Vanier

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPublic Works and Government Services Canada
Mots-clésInteroperabilityComputer scienceSoftware engineeringSystems engineeringAsset managementData exchangeReference architectureSoftware architectureDatabaseSoftwareEngineeringOperating system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the development of a generic framework for asset maintenance management, and an object model for the maintenance management of roofing systems as a case study to demonstrate the applicability of the framework. The model builds upon the Industry Foundation Classes (IFCs) to define object requirements and relationships for the exchange and sharing of maintenance information between applications. The paper explores the implementation of the developed maintenance management models through the development of a distributed, model-based integrated system. It describes the set of inter-connecting components forming a typical or reference system architecture for integrated distributed systems. It describes the Jigsaw Distributed System (JDS) version 0.6, as the implementation environment of the reference architecture, which facilitates a wide range of data exchanges and software interoperability. The paper describes the development of a generic Asset Management Tool (AMT) prototype data client application that can initiate data exchanges with a number of data servers (including MicroROOFER, Microsoft Project, and files that can be used by several other applications), thus demonstrating software interoperability in the Facilities Management (FM) domain. Finally the paper presents an evaluation and testing scenario for the prototype application.

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 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,281

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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