Assessing the assessor: a framework for BIM maturity, capacity, and competency evaluation at the organizational level
Notice bibliographique
Résumé
Many assessment models (AMs) supporting the evaluation of Building Information Modeling (BIM) deployment within an organization or a project have recently been developed. However, it has become challenging to choose which AM is best suited to meet a user's needs in a specific context. These AMs use different criteria and apply different theoretical bases. Moreover, many have been developed with little industry involvement, feedback being given through surveys and focus groups. Lastly, they generally do not consider the context in which the assessment takes place. This paper presents a framework for a type 3 meta-evaluation assessing BIM-AMs concerning their effectiveness, relevance, and usefulness in the context in which they will be implemented. As a contribution to theory, it incorporates the criteria for BIM evaluation developed by Succar et al. (2012) and psychometric validities to evaluate theoretically different models and to incorporate industry input. As a contribution to practice, the framework was used to evaluate two BIM-AMs and provide suggestions for their improvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,208 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».