The Benefits of and Barriers to BIM Adoption in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Benefits of and Barriers to BIM Adoption in Canada Yuan Cao, Li Hao Zhanga, Brenda McCabe and Arash Shahi Pages 152-158 (2019 Proceedings of the 36th ISARC, Banff, Canada, ISBN 978-952-69524-0-6, ISSN 2413-5844) Abstract: The adoption of Building Information Modelling (BIM) has influenced the traditional methods of planning, design, construction and operation of a physical asset. Organizations in Canada have adopted BIM to improve designs, foster stakeholder collaboration, and facilitate construction processes. To understand the extent of BIM adoption and implementation in the industry, the University of Toronto Building Tall Research Centre conducted two annual BIM surveys. The 2018 survey, which was conducted in collaboration with tBIMc, focused on the Greater Toronto Area. In 2019, the survey was expanded nation-wide with support from Canada BIM Council, BuildingSMART Canada, and local BIM chapters. In this paper, the results of the 2019 nation-wide survey are presented and benchmarked against those in the 2018 survey. An in-depth discussion of the perceived benefits of and barriers to adopting BIM in Canada are also provided. This study serves as one of the milestones of the BIM transition process in Canada and aims to present a detailed view of the role that BIM plays in the future of the industry. Keywords: Building Information Modelling; BIM; survey; benefits; barriers; benchmark; DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2019/0021 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».