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Enregistrement W2182544120

INTEGRATING BAR CODING AND RFID TO AUTOMATE DATA COLLECTION FROM CONSTRUCTION SITES

2006· article· en· W2182544120 sur OpenAlexaff
Osama Moselhi and Samir El-Omari

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Joint CIB W78, W102, ICCCBE, ICCC, and DMUCE International Conference on Computing and Decision Making in Civil and Building Engineering, Montreal, Canada, 14-16 June · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoding (social sciences)Data collectionComputer scienceData acquisitionReal-time computingOperating system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tracking and control construction projects depends primarily on the nature, accuracy, frequency and time required to collect onsite data of construction operations. Automated data collection methods can improve the speed and accuracy of data acquisition in a cost effective manner. The bar coding technology, for example, was introduced in 1973 (Shepard 2005) to automate the process of data collection. At that time it was compared with manual data collection. Subsequently, other technologies emerged to enhance the speed of data acquisition and circumvent some of the limitations of bar coding. RFID works in a manner similar to that of bar coding (Jaselskis 2003), whereas in RFID data can be stored in tags and retrieved with readers that can communicate with the tags using radio frequency waves instead of light waves as in bar coding. Implementing RFID into the construction industry is tied with the cost associated with that technology. The ideal approach is to replace bar coding with RFID. This paper presents a data collection methodology that utilizes both RFID and bar coding technology to track project cost and schedule information. RFID components are described and its applications into different industries are highlighted. A comparison is also given between RFID and bar coding to highlight the advantages and limitations of each. This paper also identifies construction data needed for tracking and control processes and examines the best technology to be used to collect this data. Criteria like the cost associated with each technology such as the price of transponders and scanners and the use of active and passive RFID tags are taken into account. The proposed methodology is part of an undergoing research that integrates different data acquisition technologies to automate the process of data collection from construction sites, compare it to planned ones, and subsequently generate progress reports.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
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.

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

Citations17
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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