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Enregistrement W4312787304 · doi:10.4236/ojce.2022.124028

Integrating Universal Design Standards and Building Information Modeling at the Conceptual Design Stage of Buildings

2022· article· en· W4312787304 sur OpenAlexafffundabout
Vafa Rostamiasl, Ahmad Jrade

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Civil Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBuilding information modelingConceptual designProcess (computing)Systems engineeringInformation modelEngineeringConceptual modelArchitectureNoveltyEngineering design processPlug-inPopulationComputer scienceSoftware engineeringConstruction engineeringDatabaseHuman–computer interactionOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A projection of the Canadian population shows that in 2024 one in five Canadians will be over 65 years old. This shift forces designers to consider the entire lifetime of occupants during the design of new buildings. Universal Design (UD), which is a design that accommodates all people to the greatest extent possible and aging in place design that is deeply rooted in the principles of UD, aim to house people irrespective of their age, ability, and chronic health conditions. Building Information Modeling (BIM) significantly helps advance the development of the Architecture, Engineering, and Construction (AEC) industry in a more collaborative and automated way. Integrating BIM and UD allows designers to incorporate UD standards easily and efficiently at the conceptual design stage of buildings by using the functionalities and capabilities of BIM tools. Therefore, this study presents the development of an automated computer model to facilitate the adoption of UD standards and processes. The novelty highlighted in this model resides in the creation of an automated method that employs a newly created plug-in and databases to assist designers to incorporate UD standards at the conceptual stage in a timely and cost-effective manner. Furthermore, the study introduces the methodology consisting of collecting, categorizing, and storing data from various universal design and accessible design guidelines in the developed databases and developing new plug-ins in BIM tool to link the developed databases in order to automate the process of retrieving necessary information and components to help designers and owners select optimal design alternatives based on their predefined criteria.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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