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Enregistrement W2962985295 · doi:10.35490/ec3.2019.172

Construction progress visualisation for varied stages of the individual elements with BIM: A case study

2019· article· en· W2962985295 sur OpenAlexaff
Daniel Kazado, Miroslava Kavgic, Esin Ergen

Notice bibliographique

RevueComputing in construction · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScheduleVisualizationBuilding information modelingComputer scienceConstruction managementCritical path methodPlan (archaeology)Process (computing)Systems engineeringResource (disambiguation)Construct (python library)Facility managementScheduling (production processes)Project managementConstruction engineeringEngineeringCivil engineeringOperations managementData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Building information modeling (BIM) ?is an intelligent 3D design and modeling process that gives architects, engineers, construction and facility managers the ability and tools to plan, design, construct and manage buildings more effectively and efficiently. Currently, the construction progress is monitored by comparing the baseline project schedules, which include the planned dates and resources, with the actual dates in the updated schedules. 4D scheduling is used in the construction industry for linking individual model elements with the schedule activities to visualize the progress of construction activities. Also, it provides analyzing tools in the 3D environment to improve the efficiency of project management, such as earned value analysis, project critical path analysis, and analysis of resource allocation. However, the limitation of this approach is a need for the creation of a dedicated activity for monitoring each model element, which can result in an excessive number of activities. Similarly, the required volume of data limits the generation of a dedicated activity for multiple statuses of building elements, such as “testing an element,” and “inspecting an element’. This paper presents a construction progress visualization method, which uses a custom developed add-in to present the status of building elements (e.g., planned, installed) without linking them with the schedule. The new tool enables a visual presentation of the progress of each element within the BIM model during different stages of the construction process to increase the decision-making capabilities. A case study is used to demonstrate the capabilities of the developed BIM add-in tool for construction progress visualization.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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