Critical success factors for adopting building information modelling (BIM) and lean construction practices on construction mega-projects: a Delphi survey
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate critical success factors (CSFs) that enhance integration between building information modelling (BIM) and lean construction (LC) practices on construction mega-projects. BIM and LC have gained momentum in the past decade. Design/methodology/approach The Delphi survey technique was used to gauge opinions of a panel of 16 experts through a two-round Delphi questionnaire survey. Panel responses were scrutinised using inferential and descriptive statistical techniques. Findings In total, 30 CSFs were identified in the literature. The top ranked factor out of 30 that supports LeanBIM synergy was “collaboration in design, construction works and engineering management”. Other top rated CSFs were centric on people, data and technology elements. The research findings are important for project stakeholders, organisations, contractors, engineers and local authorities who implement LC and BIM synergies in construction mega-projects. Originality/value The research findings are important for project stakeholders, organisations, contractors, engineers and local authorities who implement LC and BIM synergies in construction mega-projects. The research recommends further hands-on training to increase the integration of BIM and LC practices in the architecture, engineering and construction industry and to enrich the extant body of knowledge in construction of mega-projects.
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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 | 0,023 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 ».