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Enregistrement W2319056016 · doi:10.1061/9780784413517.008

Estimating the Size of Temporary Facilities in Construction Site Layout Planning Using Simulation

2014· article· en· W2319056016 sur OpenAlexaff
SeyedReza RazaviAlavi, Simaan AbouRizk, Pejman Alanjari

Notice bibliographique

RevueConstruction Research Congress 2014 · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensCanadian Natural ResourcesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceDuration (music)Process (computing)Task (project management)EstimationResource (disambiguation)Economic shortageWork (physics)Space (punctuation)Site planningProductivitySimulation modelingIndustrial engineeringOperations researchSystems engineeringEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a framework for estimating size of temporary facilities, a crucial task for construction site layout planning. Underestimation of facility size can lead to facility space shortage, productivity loss, and safety problems; overestimation results in lack of space for other facilities. Some temporary facilities have fixed or predetermined sizes. For other facilities, size depends on progress of activities and may vary over project duration. This study focuses on the latter, and implements simulation as a suitable planning tool to estimate size of activity-dependent facilities. Existing studies on site layout planning do not fully address this topic, and current practice often is based on experts' experience. In this study, simulation is implemented to model the construction process, and space is considered a resource in the model. Utilization of the resource over time indicates the space requirement trend over the project time. The main contribution of this work is estimation of the maximum required size of activity-dependent facilities and its variation over time. The case study presented demonstrates practicality of the proposed approach and capability of simulation in this area.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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