Learning from Previous BIM-Based Modular Construction Cases: Qualitative Comparative Analysis Approach
Notice bibliographique
Résumé
Successful implementation of Building Information Model (BIM) -based modular construction projects is not always guaranteed in different regions and their associated contexts, because success depends heavily on combinations of multiple conditions, including technological, political, social and cultural, and economic ones. Such difference in conditions often hinders a successful modular construction company in a region from continuing its success in other regions; however, understanding the complex causality between the conditions and the success in implementation from previous BIM-based modular construction cases is very challenging because (1) each case omits some conditions and focuses too much on others, which makes the comparison difficult, and (2) cases are insufficient in number for dealing with various conditions, i.e., a small-N or intermediate-N situation. To address this problem, based on the review of previous case studies and modular construction theories, this paper classifies and defines nine condition variables that can be utilized in developing and analyzing BIM-based modular construction cases more comprehensively and systematically. This paper then discusses how the qualitative comparative analysis (QCA) approach can be used to find sufficient and necessary combinations of conditions for successful BIM-based modular construction projects. Upon successful completion, the QCA approach will contribute more structured and generalized explanations of success and failure in BIM-based modular construction to the industrialized construction theory.
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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 | 0,027 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».