Assessment of User Comfort Aspects of Industrialized Building Systems using PROMETHEE and Delphi
Notice bibliographique
Résumé
Modern construction methods and systems offer many advantages to project stakeholders. However, the process of decision making of selecting an appropriate system is complicated to clients of large and complex projects. The paper presents the result of the study in selecting a structural system out of five intensively used alternatives based on user comfort performance criteria. The alternatives were evaluated using a Delphi-type technique, because the result will be based on a consensus, and the discussion made during the interviews will provide profounder understanding of alternatives’ priorities. A total of six participants from both academic and the construction industry were invited to carefully examine each alternative from both designer and construction performance point of views. They were asked to illustrate the advantages and disadvantages of each structural system considering all related factors such as material specifications, system requirements and limitations, and construction performance. The discussion is structured by using a framework consists of four main criteria: exploitation quality and hygiene, thermal and acoustic insulation, psychological issues, and architectural flexibility summarized by a consensus point. The participants also were asked to weight the criteria based on pairwise comparison technique. The alternative priorities and the weighted list of criteria then used as input of PROMETHEE to rank construction methods based on four ‘user comfort’ performance criteria. The result of the study reveals that Light Steel Frame (LSF) was the superior construction method in terms of user comfort performance criteria. The main reasons are that LSF has a higher performance in thermal and acoustic insulation and can be very flexible to various architectural plans. This paper contributes to the body of knowledge by utilising a procedure of decision making method to select to an appropriate industrialized building system by examining key factors of user comfort attributes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».