A method for integrating occupational indoor air quality with building information modeling for scheduling construction activities
Notice bibliographique
Résumé
The occupational indoor air quality during construction plays a role in determining workers’ health as construction activities frequently generate airborne pollutants. This paper presents a methodology to predict the concentration of air pollutants during construction activities using building information modeling (BIM) and schedule the activities to limit the pollutant concentration within acceptable limits. This method allows the stakeholders to determine and predict the indoor air quality at the construction site before actual construction work. The proposed method was applied to predict the concentration of PM10 during dry wall sanding in a new residence as a case study. Using BIM technology PM10 concentration was predicted during drywall sanding, which ranged from 12.8 to 29.5 mg/m3. Also the hourly PM10 concentration level and the production rate of the drywall activity was adjusted to reduce the concentration level from 20 mg/m3 to the applicable standard of 10 mg/m3. The unique contribution of this research compared to previous research on indoor air quality and BIM is the development of a new method that integrates occupational indoor air quality with building information modeling for the assessment of the occupational environment for construction workers. More specifically, this paper uses BIM to assess the occupational indoor air quality and schedule construction activities to limit the exposure of workers to prescribed guidelines.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».