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Enregistrement W3138039968 · doi:10.29173/mocs153

Defined Variables for Modular Construction Multi Project Scheduling

2015· article· en· W3138039968 sur OpenAlexvenueno aff
Minjung Kim, Moonseo Park, Hyunsoo Lee, Hosang Hyun, Jeonghoon Lee

Notice bibliographique

RevueModular and Offsite Construction (MOC) Summit Proceedings · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Land, Infrastructure and Transport
Mots-clésModular designScheduling (production processes)ScheduleModular constructionComputer scienceEngineeringManufacturing engineeringSystems engineeringOperations researchIndustrial engineeringOperations managementOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The modular construction has several advantages such as high quality of product, safe work condition and short construction duration. So, it is adopted and utilized widely to product the house buildings. Meanwhile, the modular construction is composed of manufacturing modular units in factories and erecting it on the site. In this circumstance, the scheduling of modular construction should consider timeframe of manufacturing, transport and erection process with limited resources (e.g., modular units, transporter and workers). Also, this has a characteristic generated from the environmental condition of modular construction, which share resource pool such as the productivity of factory, storage for modular units and workers. So, the concept of multi project scheduling for modular construction should be also considered. The multi project scheduling of modular construction would manage the modular construction’s characteristics and diversity of projects, as a type of modular unit, quantities, and date for delivery. In this circumstance, this research preferentially performs to define variables of required resources from numerous literature reviews and expert interviews for multi project scheduling of modular construction. The authors regard that proposed variables are used for building a scheduling of multi project modular construction and suggest a framework for schedule optimization considering factory, shipping and erection process.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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