Review and Survey of 4D Simulation Applications in Forensic Investigation of Delay Claims in Construction Projects
Notice bibliographique
Résumé
Four-dimensional (4D) simulation is not frequently used in courtrooms because it is considered costly, complex, and risky. The experience in litigation systems reveals that many expert witnesses at present are not familiar with 4D simulation and are reserved about using technology. The objectives of this article are to discuss the efficiency and value of 4D simulation in construction claims as a tool for supporting legal arguments, stakeholder’s viewpoints, and interrogatory considerations. In delay claims, conventional methods, tools, and 4D simulation concepts were used. The case study considered the appropriate level of development (LOD) for claims: summary for the full scope, and detailed for event specific information. This case study was presented to seven lawyers. A survey, extended with semistructured interviews, was sent to 17 additional external construction litigation lawyers. The results show the advantages and conditions of using 4D simulation for different contractual dispute resolution situations considered in construction claims for avoidance, resolution, and litigation. The 4D simulation is developed based on building information modeling (BIM) that can be binding or nonbinding. In the latter case, it can be developed to strengthen the position of one party’s argument and visualize multiple scenarios (as-built, as-planned, claim events). Other results considering the rules of law show a list of influence factors with 4D simulation in delay claims, types of evidence, and limitations, such as suitable formats and courts for 4D simulations.
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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 | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».