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Enregistrement W3022835966 · doi:10.18280/ijsdp.150318

Development and Analysis of Prefabricated Concrete Buildings in Chengdu, China

2020· article· en· W3022835966 sur OpenAlexvenueno aff
Gang Yao, Mingpu Wang, Yang Yang, Jun Li

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésChinaArchitectural engineeringCivil engineeringEngineeringForensic engineeringEnvironmental scienceGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prefabricated construction is an inevitable trend in the reform of modern construction, playing an important role in sustainable development and conserving resources. Based on field investigation, questionnaire survey, and the collection and analysis of relevant data, the prefabricated concrete buildings of Chengdu (China) were researched. The development status of prefabricated concrete buildings, production base of prefabricated components, price of precast concrete, and the scale of building construction industry were analyzed and studied. The development obstacles of the prefabricated concrete building were presented and relevant suggestions were provided. The research shows that the production base of prefabricated component is reasonably laid out by forming a radiation circle with the reasonable radius. The price of the prefabricated component is controlled by the average reduction of 1039.8 yuan/m 3 , and the proportion of prefabricated concrete buildings is adjusted by an increase of 8% to 10% per year. This can promote the development of prefabricated concrete buildings in Chengdu. The incomplete standardization system is the most serious development obstacle, and the establishment of local standards is an effective development proposal. This research provides a reference for the development of prefabricated concrete buildings in large and medium-sized cities.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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