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Enregistrement W3083778987 · doi:10.36680/j.itcon.2020.024

Construction 4.0: a survey of research trends

2020· article· en· W3083778987 sur OpenAlexaff
Nathalie Perrier, Aristide Bled, Mario Bourgault, Nolwenn Cousin, Christophe Danjou, Robert Pellerin, Thibaut Roland

Notice bibliographique

RevueJournal of Information Technology in Construction · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigitizationStructuringConstruction industryQuality (philosophy)EngineeringEmerging technologiesIndustry 4.0Construction managementConstruction engineeringBusinessEngineering managementComputer scienceCivil engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fourth industrial revolution, called Industry 4.0, is transforming decision-making through the increasing use of information and digitization technologies. While Industry 4.0 is expanding rapidly in manufacturing industries, its induced transformations are gradually affecting other sectors, including the construction industry. In recent years, the use of 4.0 technologies in the construction industry, termed as ‘Construction 4.0’, has increased, mostly due to the immense potential of Industry 4.0 for improving the performance of construction projects and structuring their underlying management processes. This paper proposes a classification of existing literature on applications of Construction 4.0 technologies to allow for a better analysis of trends and gaps in the research. A total of nearly 200 research papers between 2009 and 2020 were reviewed and analyzed. Overall, the analysis shows that research on Construction 4.0 is closely aligned with the construction phase. Also, the most researched topics seem to be related to the management processes of quality, risk, and health and safety.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0320,047
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,252 · 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.

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

Citations83
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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