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Enregistrement W3156968881 · doi:10.1139/cjce-2020-0762

Digitalization Opportunities Road Mapping Tool (DORMT©): A framework to assess digitalization opportunities in construction organizations

2021· article· en· W3156968881 sur OpenAlexaffvenue
Yisshak Tadesse Gebretekle, Daniel Waweru Kamau, Mohammad Raoufi, Aminah Robinson Fayek

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCanadian Natural Resources
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJudgementProcess managementRank (graph theory)Knowledge managementComputer scienceEngineering managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The construction industry is entering the digital age, which offers innovative digitalization opportunities (DOs) regarding cost efficiency, project management, and improved client experience. In their early efforts to implement DOs, construction organizations have had varying degrees of success, and the results prompted organizations to question whether they have the appropriate digital strategy and capabilities. Hence, construction organizations need a framework to systematically evaluate the potential benefits of implementing DOs and factors influencing their successful implementation. This paper presents a framework that supports decision makers in construction organizations to assess DOs based on experts’ judgement of the factors influencing their successful implementation. The framework incorporates fuzzy arithmetic and linguistic evaluation to capture experts’ subjective assessments and is implemented in the Digitalization Opportunities Road Mapping Tool (DORMT©). DORMT©, which allows organizations to evaluate individual DOs, rank multiple DOs, and identify the best options for implementing digitalization within their organization.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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