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Enregistrement W2942550638 · doi:10.1139/cjce-2018-0287

BIM-based building design coordination: processes, bottlenecks, and considerations

2019· article· en· W2942550638 sur OpenAlexaffvenue
Sarmad Mehrbod, Sheryl Staub‐French, Melanie Tory

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuilding information modelingProcess (computing)DocumentationTerminologySystems engineeringUnavailabilityQuality (philosophy)Risk analysis (engineering)Engineering design processComputer scienceDesign processProcess managementEngineeringWork in processReliability engineeringOperations managementBusinessScheduling (production processes)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Successful management of the building design coordination process is critical to the efficient delivery of cost-effective and quality projects. The traditional setting of design coordination, however, is inefficient and error-prone. Building information modelling (BIM) has proven valuable for increasing satisfaction with the meeting process and decreasing arguments over issues. Despite the many advantages of BIM tools, however, many design coordination issues remain undetected, design issues are poorly documented, and coordination strategies are inefficient. The objective of this study was to develop a characterization of the BIM building design coordination process, identify the bottlenecks in the current process, and provide design considerations to alleviate the bottlenecks. The bottlenecks include: outdated BIM, disconnected trades, lack of terminology, insufficient documentation, inefficient transitions across views and artifacts, unavailability of design information, information discrepancy, unfit navigation tools, and office–site disconnect. The outcomes of this research is useful for future construction projects and the software development community.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,446

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 savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,168 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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