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Enregistrement W2939946541 · doi:10.29173/mocs45

Outcomes of the State-of-the-art Symposium: status, challenges and future directions of offsite construction

2018· article· en· W2939946541 sur OpenAlexvenueno aff
Andriel Evandro Fenner, Mohamad Razkenari, Alireza Shabani Shojaei, Hamed Hakim, Charles J. Kibert

Notice bibliographique

RevueModular and Offsite Construction (MOC) Summit Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Florida
Mots-clésBridge (graph theory)Modular designStrengths and weaknessesConstruction industryEconomic shortageEngineeringState (computer science)Factory (object-oriented programming)Adaptation (eye)Engineering managementConstruction engineeringArchitectural engineeringBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Offsite construction is facing slow adoption despite the fact it can be a suitable solution for addressing historical problems faced by the construction industry, such as labor shortages, construction safety, time and costs overrun, and waste. The controlled factory environment creates room for innovation similar to the techniques used in the manufacturing industry. Yet, as always, the progress and adaptation of innovative ideas are challenging in the construction sector. A growing role for off-site construction requires further research and development. More collaborative efforts, industry meetings, and academic symposia are needed to bring together different disciplines and bridge the current information gap. This paper aims to present the outcomes of the äóěSymposium on the State-of-the-Art of Modular Constructionäóť held in Gainesville, Florida from May 4th to 5th, 2017 that aimed to bring together major stakeholders in modular construction. It includes an analysis of the lectures and the survey that was distributed to industry and academic experts during the symposium. Also, it investigates the state-of-the-art of modular construction and focuses on the strengths, weaknesses, opportunities, and threats that come with this building technique.

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 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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,745

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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