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Enregistrement W3097054013 · doi:10.1155/2020/8834389

Collaboration-Based BIM Model Development Management System for General Contractors in Infrastructure Projects

2020· article· en· W3097054013 sur OpenAlexvenueno aff
Yu‐Cheng Lin, Nan-Hai Lo, Hsin-Tzu Hu, Ya-Ting Hsu

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology, Taiwan
Mots-clésBuilding information modelingProcess (computing)Construction engineeringConstruction managementProcess managementEngineering managementSystems engineeringInformation modelProject managementFacility managementEngineeringComputer scienceSoftware engineeringOperations managementBusinessCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For mass rapid transit (MRT) projects, the characteristics of MRT engineering include large scopes, long durations, complex interfaces, significant requirements for management, and complicated coordination and cooperation. Owing to the complexity of these projects, the use of building information modeling (BIM) technology will be necessary and helpful to improve construction management. The increasing application of BIM in the architecture, engineering, and construction (AEC) industries has strengthened the need for effective construction management for general contractors (GC) for BIM implementation during the construction phase. Collaboration-based BIM model development for GCs typically involves relevant participants from different fields during the construction phase of MRT projects. However, collaboration-based BIM model development tasks often create numerous practical problems (e.g., reworks and errors regarding BIM model development). As the BIM manager and engineers for the general contractor who handle BIM model development are located in different departments and different office locations in MRT construction projects, a centralized platform is needed to share the latest real-time BIM model developments for related participants. Effective collaboration-based BIM model development management (CBMDM) is therefore essential for GCs to obtain accurate BIM models before the implementation of BIM-related applications. While the latest information for collaboration-based BIM model development should be updated and tracked effectively for CBMDM for related participants during the development process, in practice, GCs lack systematic approaches and information management platforms for use in CBMDM tasks. Thus, this study proposes a novel approach and develops an information system to manage and track all CBMDM tasks for GCs during the BIM development process. The purpose of this study is to develop a CBMDM system to improve the efficiency of sharing and tracking information for CBMDM activities. The research scope of this study is to propose an approach and system for CBMDM work in large-scale construction and infrastructure projects. The CBMDM system assists users by providing workflow management of CBMDM tasks for BIM engineers and managers so users can manage all BIM model development tasks effectively. The proposed system can also be utilized for other types of large-scale construction projects for CBMDM tasks. Furthermore, to understand its effectiveness, the proposed CBMDM system is applied to a case study of an MRT project in Taiwan. Finally, the major practical advantages, disadvantages, and limitations of the system are identified for infrastructure projects.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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