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Enregistrement W4317829607 · doi:10.36680/j.itcon.2023.002

How typical is your project? The need for a no-model approach for information management in AEC

2023· article· en· W4317829607 sur OpenAlexaff
Tamer E. El-Diraby

Notice bibliographique

RevueJournal of Information Technology in Construction · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSemantic Web and Ontologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementComputer scienceStakeholderScope (computer science)Data scienceProcess managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses the merit of using a no-model approach (no common product models or ontologies, etc.) for managing information in the AEC. It proposes an option for such an approach through the generation and analysis of semantic and social networks of communication between project stakeholders. The proposed approach advocates for a bottom-up discovery of knowledge constructs from stakeholder communication. Knowledge constructs are mini two-mode networks containing, on the one hand, clusters of concepts that appear frequently in the semantic networks of stakeholder communication; and, on the other hand, the social networks of stakeholders discussing these concepts. Using common models (such as IFC) has several limitations, including inflexibility to recognize and accommodate project contexts (which vary constantly), inability to timely capture the emergence of knowledge, and the scope creep problem (the ever-existing need to add more concepts to the common model from within and outside ACE domain). The no-model approach presented here is meant to complement and not replace the established model-based approach. This approach is built on the belief in the ontological agency of project stakeholders: knowledge is a social phenomenon that emerges through interactions between people. It advocates a shift from a top-down format where experts or standards clearinghouses tell (force) practitioners what should be true about their project. In every project, stakeholders customize (the structure of) established knowledge and adopt elements from emerging knowledge to address project-specific needs. They use the more superior intelligence (the human one) to innovate a ‘model of what they know’ to guide the management of the project in a manner specific to its context. By studying projects’ communication, we tell (inform) project stakeholders what knowledge constructs can be found in their communication. Unlike generic/static models, the resulting knowledge constructs are by default sensitive to project conditions. We should re-design our information management systems to be able to recognize and adaptively use the constructs established by project teams to facilitate their sharing of data (along with the established scheme, such as IFC). Relatedly used constructs can be nominated as AEC-wide prototype constructs, representing what we know about a typical project. At the initiation of a new project, these can be the starting scheme used by information and communication systems. As the project evolves and the project's own constructs are generated, the project-specific constructs should guide the flow of information. Contrasting project constructs against prototypes should inform the stakeholders of not only what is factual about their view/model of knowledge, but also how unique are they (from generic/base knowledge). This approach to no-model thinking is advantageous for several reasons. First, addressing the model rigidity problem. Because of the increasing complexity of projects, no single/standardized model can capture all contexts. Second, the increasing need for handling project unstructured data. The proposed approach helps formalize knowledge constructs from such data using network science. Third, recognizing and tracking the evolutionary nature of knowledge. Fourth, supporting innovation: instead of forcing knowers (people) to comply with a static model of reality, the new approach encourages them to imagine new possible futures/ worlds—after all, the true essence of digital twinning is to virtualize futures not just to digitize the present.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0070,026
Communication savante0,0310,067
Science ouverte0,0060,013
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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