Involving knowledge of construction and facilities management in design through the BIM approach
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.
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry has increasingly realised the importance of knowledge. Accordingly, various strategies and tools have been applied over the years to support knowledge management (KM). In particular, building information modelling (BIM) is a technology that has recently emerged in the construction industry. BIM is an object-oriented and parametric-based tool with the features of digital visualisation, life cycle simulation, coordination and collaborative environment. Consequently, many studies have been conducted to explore these four aspects. However, existing studies on BIM-based management mainly focus on the information level. By contrast, only a few studies have explored KM under the BIM environment. Therefore, this study explores the potential and expectations of BIM-based KM for the early application of knowledge of construction and facilities management (FM) into the design stage. A total of 30 semi-structured interviews are conducted to collect qualitative information from the AEC industry. The existing KM practice is explored based on the analysis of the collected qualitative information. Thereafter, a discussion is presented on how the BIM-based KM can be used to mitigate the current KM challenges. Lastly, this study presents the expectations on BIMbased KM for involving the knowledge of construction and FM into the design phase. Overall, this study provides new insights into the transformation of research focus from BIM-based information management to BIM-based KM.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle