Development of quality improvement procedures and tools for facility management BIM
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite the potentially significant benefits that Building Information Modeling (BIM) can offer during a facility's operation and maintenance (O&M) phase, the construction industry has thus far mainly implemented BIM in the design and construction phases. This is because even though as-built BIM models are delivered at the handover stage, owners and operators rarely have the expertise to efficiently use and update them. Additionally, industry standards do not provide precise guidelines on aspects such as the ease of use, interoperability, and maintainability of FM-BIM, that could ensure their efficient and effective utilization. Moreover, given that these models are mainly developed for the design and construction phases, they usually contain design and construction details that are not useful for the building's operation and maintenance or lack information required for this phase. Thus, this paper investigates correspondences between as-built models and O&M requirements, using procedures and semi-automated tools to facilitate quality management activities for FM-BIM. To achieve this, a detailed checklist of items that are required in the BIM models at the handover stage and of the items that can be purged was created. This checklist is part of an overall quality framework that includes quality assurance and quality control tasks to deliver useable models for the operation and maintenance phase. Additionally, a procedure and a set of tools were investigated to semi-automatically apply a collection of the items of the checklist on as-built models. A process flow is presented to assist in quality management activities during the development of the models and to prepare them for handover. Finally, two case studies were conducted to verify and validate the applicability of the developed tools and proposed procedures.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle