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Enregistrement W4286789963 · doi:10.1061/(asce)co.1943-7862.0002343

BIM Critical-Success Factors in the Design Phase and Risk Management: Exploring Knowledge and Maturity Mediating Effect

2022· article· en· W4286789963 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Construction Engineering and Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural equation modelingMaturity (psychological)Building information modelingCritical success factorCapability Maturity ModelKnowledge managementPath analysis (statistics)Process (computing)Process managementSample (material)Phase (matter)Computer scienceEngineeringPsychologyOperations managementPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effective use of building information modeling (BIM) in the design phase generates countless benefits that contribute to risk management (RM). However, a better understanding of the relationship between the critical-success factors (CSFs) in the design phase has not yet been addressed. This study aims to investigate the influence of BIM CSFs in the design phase in the RM process, exploring the mediating effect played by BIM knowledge, RM knowledge, and BIM maturity. The research design applies the partial least-squares structural equation modeling technique, and the variables were collected by a survey with a sample of 195 respondents from different countries. The results pointed out that earlier and accurate three-dimensional (3D) visualization of the design was the top-ranked recognized design factor in the use of BIM. The findings also indicated that BIM design CSFs have a positive impact on the RM process. Furthermore, there is a positive and significant indirect effect of BIM knowledge, RM knowledge, and BIM maturity through the path of BIM Design CSF on RM.

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.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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