MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4296168341 · doi:10.29173/mocs264

AWP for residential buildings to modular construction: A proposed framework

2022· article· en· W4296168341 sur OpenAlexvenueno aff
Slim Rebai, Olfa Hamdi, Samer BuHamdan, Zoubeir Lafhaj, Pascal Yim

Notice bibliographique

RevueModular and Offsite Construction (MOC) Summit Proceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransport and Logistics Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstructabilityModular designProductivityModularity (biology)Work (physics)EngineeringArchitectural engineeringRisk analysis (engineering)Systems engineeringComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The demand on affording homes for the growing population in the world is noticeably increasing. This demand creates a high pressure to find solutions that can help in constructing quick and affordable shelters. In efforts to improve productivity, performance, and constructability of residential buildings, the direction toward modularity in construction is increasing. In order to gain the best benefits of modular systems in construction, these systems should be associated with project management practices. Among these practices, Advanced Work Packaging (AWP) is a construction driven planning tool that proved its value in improve the delivery and execution effectiveness in the oil and gas fields and currently is witnessing greater consideration in the construction industry. The current study aims to link the two concepts through proposing a framework to integrate AWP in residential modular construction. This article is also presenting an example about the possible way for this integration. The article also discusses the opportunity to improve productivity and installation costs due to the implementation of the proposed framework.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueModular and Offsite Construction (MOC) Summit ProceedingsMême sujetTransport and Logistics InnovationsTravaux en français237 207