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Enregistrement W2581170436 · doi:10.18260/1-2--21021

BIMing Construction Engineering Curricula

2020· article· en· W2581170436 sur OpenAlexaff
Don Chen, John Hildreth

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensAUG Signals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware engineeringBuilding information modelingSoftwareConstruction managementEngineeringEngineering managementSuiteCurriculumComputer scienceConstruction engineeringScheduling (production processes)Civil engineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BIMing Construction Engineering Curricula Don Chen1 and John Hildreth21 Assistant Professor, Department of Engineering Technology and Construction Management,University of North Carolina at Charlotte, Charlotte, NC; Phone (704) 867-6299; Fax (704) 867-6577; email: dchen9@uncc.edu2 Assistant Professor, Department of Engineering Technology and Construction Management,University of North Carolina at Charlotte, Charlotte, NC; Phone (704) 867-6166; Fax (704) 867-6577; email: john.hildreth@uncc.eduAbstractBuilding Information Modeling (BIM) has been used by various construction engineering(ConE) programs to fulfill the Body of Knowledge (BOK) requirements, such as cost estimating,construction scheduling and control, project administration, and contract documents. Currently anumber of BIM software packages are available to ConE educators. However, guidance to selectan appropriate BIM software and an understanding of how this software can be used to instructaforementioned requirements is minimal to nonexistent. This paper seeks to address thesechallenges by developing a BIM model of a case study building using one of the most popularBIM solutions, Autodesk Revit products and Navisworks, and a commonly used schedulingsoftware,. 4D simulations and clash detection of the BIM model are performed. And theprocedures of achieving the 5th dimension of the BIM model, cost estimating, are recommended.This paper outlines strengths and limitations of software packages used in this study and anotherBIM solution, Vico Virtual Construction Suite, and presents a suggested work flow for a futureBIM course. The findings of this paper have tremendous potential to directly benefit ConEeducators by providing a template to integrating BIM into an existing course or implementing astandalone BIM course within construction engineering curricula throughout the country.KeywordsBuilding Information Modeling (BIM); construction engineering (ConE); Body of Knowledge(BOK); Autodesk Revit; Navisworks; Vico

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,010

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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