MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4284681806 · doi:10.3390/buildings12070955

Mass Customization of Housing: A Framework for Harmonizing Individual Needs with Factory Produced Housing

2022· article· en· W4284681806 sur OpenAlexaff
Basem Eid Mohamed, Carlo Carbone

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass customizationFlexibility (engineering)Agile software developmentPersonalizationPaceProcess (computing)Process managementPrefabricationHousing industryProduction (economics)Factory (object-oriented programming)Computer scienceEngineeringSystems engineeringArchitectural engineeringRisk analysis (engineering)Manufacturing engineeringBusinessSoftware engineeringWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated processes for design and fabrication have guided mass customization of architectural systems and components. Providing affordable and accessible housing, a vital segment of the building industry, is a multifaceted process that witnessed various manifestations towards individualization over the past few decades. Design flexibility in housing systems is becoming a crucial aspect, informed by consumers’ lifestyles, demographic patterns, and lifecycles change at a rapid pace. As the housing market demands more personalized, efficient, and agile strategies, prefabricated building systems have always presented a viable alternative for flexibility and customization, following a rise of interest in the last decade focused on new modes of digitized design and production. This paper presents an overview and appraisal of various practices to implement customization in the housing industry, with specific focus on empowering a systemic approach. We then propose an open framework that could accommodate emergent design technologies and production protocols, with the aim of taking advantage of advanced research efforts, and coupled with current industry application.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,017
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBuildingsMême sujetBIM and Construction IntegrationTravaux en français237 207