MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2782111846 · doi:10.52842/conf.ecaade.2017.1.103

Improving Proactive Collaborative Design Through the Integration of BIM and Agent-Based Simulations

2017· article· en· W2782111846 sur OpenAlexfundno aff
Antonio Fioravanti, Gabriele Novembri, Francesco Livio Rossini

Notice bibliographique

RevueeCAADe proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of North Carolina at CharlottePolitechnika LódzkaZayed UniversityUniversity of MelbourneSoutheast UniversityRangsit UniversityArab Academy for Science, Technology and Maritime TransportIstanbul Teknik ÜniversitesiUniversità di PisaUniversidade Federal de Santa CatarinaAustrian Institute of TechnologyBilkent ÜniversitesiUniversity of CyprusUniverza v LjubljaniUniversità di BolognaUniversidade de LisboaHague University of Applied SciencesNational Cheng Kung UniversityUniversity of British ColumbiaKorea Advanced Institute of Science and TechnologyPolitechnika BialostockaTechnische Universiteit EindhovenUniversity of CreteSimon Fraser UniversityNational University of SingaporeOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKU LeuvenNottingham Trent UniversityAalto-YliopistoTU Graz, Internationale Beziehungen und MobilitätsprogrammeUniversity of Southern CaliforniaYonsei UniversityAalborg UniversitetTechnische Universiteit DelftCurtin University of TechnologyTrent UniversityUniversità degli Studi di PalermoTianjin UniversityDeakin UniversityNanjing Institute of TechnologyRMIT UniversityUniversity of PatrasEidgenössische Technische Hochschule ZürichUniversity of Technology SydneyGeorge Mason UniversityTechnische Universität WienSapienza Università di RomaUniversidad de AlicanteTulane UniversityČeské Vysoké Učení Technické v Praze
Mots-clésComputer scienceCollaborative designSystems engineeringProcess managementHuman–computer interactionKnowledge managementComputer architectureSoftware engineeringEngineeringSystems design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional design paradigms take into account phases as the process were subdivided rigidly in boxes to which pertain specific building entities, actors and LODs. In reality the process of design, a building f.i., it is not so much organized in series, nor designers deal with just a specific LOD. The process is intertwined and actors mix various type entities with different accuracy. To manage these problems, we need a new paradigm and new tools able to take immediately into account satisfied/unsatisfied constraints, to trig on consequences of choices made as far as it is possible and to link fluently and bidirectionally a 2nd layer of building abstraction (BIM) with a 3rd one of knowledge abstraction. An on-the-fly link has been established between BIM and a swarm of agent-based simulations.

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)0,010
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,226 · 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
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeCAADe proceedingsMême sujetBIM and Construction IntegrationTravaux en français237 207