Notice bibliographique
Résumé
In the recent past, there has been a proliferation of activities both in research as well as commercial arenas relating to Information and Communications Technologies (ICT) usage in the construction industry. However, it is not easy to gauge the extent to which success has been achieved or even the extent to which the industry as a whole might be exploiting the ICTs. One way of gauging this is obviously through detailed surveys. This paper considers some such surveys from the two sides of the Atlantic (specifically USA and UK) and attempts to draw conclusions from them. The acronym, SITIES, could metaphorically relate to the two`cities', USA and UK, as well as Surveys of IT In architecture, Engineering and conStruction. The data from USA is largely drawn from CFMA (Construction Financial Managers Association) Bi-Annual IT Surveys. The data from the UK is drawn from various sources including CICA (Construction Industry Computing Association), BRE (Building Research Establishment) and ITCBP (Information Technology Construction Best Practice). The surveys from the two sides of the Atlantic are quite dissimilar in nature and, thus, make it hard to make comparisons between them. However, it is still possible to make some interesting observations about the nature of ICT exploitation in the two countries. The paper concludes that technologies being used in both contexts are quite similar but there are differences in certain trends in terms of uptake of these technologies. Besides, the trade organisations in the USA seem to be more actively involved in encouraging and supporting activities in this area for their members than the UK.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,012 |
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 ».