MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2153602116 · doi:10.1061/9780784412329.114

Assessing Productivity Improvement of Quick Connection Systems in the Steel Construction Industry Using Building Information Modeling (BIM)

2012· article· en· W2153602116 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 Research Congress 2012 · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityBuilding information modelingScheduleWork (physics)EngineeringConstruction industryComputer scienceConstruction engineeringManufacturing engineeringMechanical engineeringScheduling (production processes)Operations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current applications of BIM in the architecture, engineering and construction (AEC) industry are primarily limited to presentational purposes for clients, design clash detection, walk-through simulations, 4D animations, and on-site construction coordination. This paper examines the use of BIM as a platform to perform labor productivity studies considering alternative construction methods. This research exploits the CIS/2-standarded steel structural information within existing steel BIM and integrates the model with a unit rate labor productivity and material attributes database to perform an evaluation of the productivity impact of using quick connection steel systems on a typical industrial project. The results of analyses show that the proposed steel connection system used 38% fewer work hours than conventional steel connection (bolt and weld) systems did on the model project. The impact of the proposed construction method on the model project's schedule performance and work packages both before and after adopting the innovation were presented.

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)0,003
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 enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,007
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,264 · 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