Assessment of existing BIM implementation processes of a public organization to improve building assets management and maintenance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the lifecycle of a building, the longest phase is generally that of operation and maintenance (O&M). The data needed to support O&M is mainly generated during the design, construction, and commissioning of the built asset phases. However, the extraction and transfer of relevant O&M data from the project documents remain a major issue in that it is time consuming and error prone. Nowadays, Building Information Modeling (BIM) allows different project team members to collaborate and share building data in real time. However, as-built models handed-over to the asset management team are quite voluminous and usually lack the necessary information for the O&M phase. This is due to an absence of O&M information requirements specification, and the lack of compliance monitoring and control during the project. This paper presents an action research focused on the issues encountered by a public building owner to manage their BIM processes. It demonstrates issues of BIM readiness and capabilities, both at the project and O&M levels, by mapping the gaps in the existing processes. Building owners rely on the design professionals’ expertise to guide them but do not have the adequate resources, knowledge, and tools to ensure the quality of the models delivered regarding O&M requirements. Major issues in the management of information for O&M were identified, and some recommendations are proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».