Inuvik Super School VR Documentation: Mid-Project Status
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.
Notice bibliographique
Résumé
Over the last eight years the Construction Engineering and Management team at the University of New Brunswick have developed technologies to document the status of on-site progress. The evolving system, referred to as VR Doc, presents high-resolution, virtual reality panoramas of on-site operations in an interface that allows the user to explore the construction site throughout the project timeline. Since 2006 VR Doc has been used on six major projects, in particular on the Inuvik Super School for the Government of the Northwest Territories Department of Public Works and Services. This paper is a case study of VR Doc use. A variety of challenges have been overcome. These include temperature and lighting challenges during the photography step, processing challenges due to the low light level, and transfer challenges due to the file sizes. Continuing challenges include constraints on local personnel for on-site capture of the images as well as the integration of this new technology into traditional management processes. To date the greatest value from VR Doc has been as a communication medium for individuals within the Government of the Northwest Territories who are not involved in the project on a day-to-day basis but benefit from a fast visual record of the project. This case study is of interest to those who wish to understand cutting edge technologies for documenting construction progress. Possible roles of these technologies are: as a means of remotely monitoring project progress, as a pre-emptive means of resolving claims, as photographic as-builts for future reference, and as a training tool for personnel embarking on a similar project.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,005 |
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 découle