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Enregistrement W2783414237 · doi:10.5555/3242181.3242381

Criticality visualization using 4D simulation for major capital projects

2017· article· en· W2783414237 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWinter Simulation Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensConcordia UniversityHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriticalityVisualizationCritical path methodComputer scienceCoding (social sciences)Scheduling (production processes)Float (project management)Failure mode, effects, and criticality analysisDimension (graph theory)Graphical user interfaceIndustrial engineeringDistributed computingReal-time computingOperations researchData miningSystems engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In construction, major capital projects are in need of a visualization method for scheduling and integrating the spatial dimensions with the time dimension. Traditional scheduling methods are limited to the time dimension, and can be used to visualize the critical path of schedules and to compare the criticality of activities. However, they do not consider the spatial constraints. This paper describes a method for developing 4D simulation to visualize the criticality of project activities considering the requirements of the levels of detail. The 4D visualization interface shows the criticality of activities linked to components with color coding based on the total float of each activity. Important benefits can be achieved in supporting decision-making associated with understanding the spatio-temporal constraints related to multiple contracts. Furthermore, the proposed method is useful for filtering, viewing critical and near critical activities, and comparing schedules. The method is tested in a hydroelectric powerhouse case study.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,275 · 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