MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3105029984 · doi:10.1061/9780784482865.112

Implementation of Building Information Modeling on Construction Site: Addressing the Technology Gap

2020· article· en· W3105029984 sur OpenAlexaff
Hossein Nasrazadani, Brenda McCabe, Arash Shahi, Richard Lyall, Mehran Heydari, Hooman Yazdani

Notice bibliographique

RevueConstruction Research Congress 2020 · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuilding information modelingComputer scienceVirtual realityVisualizationLeverage (statistics)Field (mathematics)Human–computer interactionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a novel interactive virtual twin for buildings to address the technology gap in implementing building information modeling (BIM) for the use of field personnel during construction. In fact, due the complexity of BIM and that the field personnel are not enough trained and educated about BIM, it has not been fully implemented onsite. To remedy, a high quality rendered format of BIM is simulated in a semantically rich interactive virtual environment. A wide range of practical tools is provided in that environment to enable the onsite users to interact with BIM, access information, coordinate tasks, and collaborate with no need for onsite BIM expertise. To facilitate this effort, a 30 ft trailer, equipped with state-of-the-art visualization and collaboration tools is employed, which is placed on the jobsite and serves as a platform for realization and implementation of the BIM on the jobsite. The trailer features the virtual reality tools and an omnidirectional treadmill that provides an opportunity for users to immerse in the environment and virtually walk through the building. The trailer has a separate compartment which is equipped with a large touch screen TV and facilitates coordination between stakeholders onsite. The interactive virtual environment, together with the visualization trailer, provide the field personnel with the ability to leverage BIM during construction. This project pursues the overarching goal of facilitating the digital transformation of construction organizations into BIM-driven and technology-enabled operations.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,634

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,277 · 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
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueConstruction Research Congress 2020Même sujetBIM and Construction IntegrationTravaux en français237 207