Building information modelling demystified: does it make business sense to adopt BIM?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to inform project management practice on the business benefits of building information modelling (BIM) adoption. Design/methodology/approach BIM needs to compete against well‐ingrained methods to deliver projects in a fragmented and rather traditional industry. This paper investigates 47 value propositions for the adoption of BIM under a multiple case study investigation carried out in Australia and Hong Kong. The selected case study projects included a range of public (1) and private (4) sector building developments of small and large‐scale. Findings are coded, interpreted and synthesised in order to identify the challenges and business drivers, and the paper focuses mainly on challenges and benefits for architectural and engineering consultants, contractors and steel fabricators. As a condition for the selection criteria all case studies had to be collaborating by sharing BIM data between two or more consultants/stakeholders. As practices cannot afford to ignore BIM, this paper aims to identify those immediate business drivers as to provoke debate amongst the professional and academic community. Findings Shared understanding on business drivers to adopt BIM for managing the design and construction process of building projects raging from small commercial to high‐rise. Originality/value The originality of the research reported in this paper is that it breaks from a proliferating series of articles on BIM as industry “aspiration” and as a “marketing” statement. The elicited drivers for BIM underwent industry, academic and peer validation.
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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 | 0,025 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,018 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».