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Enregistrement W3101390094 · doi:10.1061/9780784482858.060

A Building Information Modeling Approach for Adaptive Reuse Building Projects

2020· article· en· W3101390094 sur OpenAlexaff
Benjamin Sanchez, Christoph Bindal-Gutsche, T. Hartmann, Carl T. Haas

Notice bibliographique

RevueConstruction Research Congress 2020 · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReuseAdaptive reuseBuilding information modelingContext (archaeology)Computer scienceCircular economySustainabilityResource (disambiguation)Key (lock)Systems engineeringRisk analysis (engineering)Process managementEngineeringArchitectural engineeringBusinessOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptive reuse of buildings is considered a visionary practice and a superior alternative for new construction, in terms of sustainability. It is considered key for transitioning from a resource-based construction economy towards a circular one. Current approaches to support project design, planning, and execution with building information modelling (BIM) are insufficient to support adaptive reuse projects. BIM is insufficient when we think of adaptive reuse as a flow of building materials and components through a circular value chain, and when we conceive of existing assets as the future source of construction materials. In this paper, we show with examples that current BIM models do not support important project activities of adaptive reuse projects. Then, we identify needs and requirements for information models that support these activities. The requirements focus on how to effectively represent parts, materials, and systems, as well as, interfaces between them. We will also suggest additional properties that need to be defined in BIM models for adaptive reuse projects. The main contribution of this study is the development of a framework for an integrative BIM approach for improving adaptive reuse projects outcomes inside of a circular economy (CE) context.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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