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Enregistrement W4318943137 · doi:10.37256/dmt.3120231856

Building Information Modeling (BIM) and Robotic Manufacturing Technological Interoperability in Construction – A Cyclic Systematic Literature Review

2023· article· en· W4318943137 sur OpenAlexafffund
Walid Anane, Ivanka Iordanova, Claudiane Ouellet‐Plamondon

Notice bibliographique

RevueDigital Manufacturing Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésInteroperabilityBuilding information modelingOperationalizationEngineeringBridge (graph theory)Systems engineeringInformation modelManufacturing engineeringComputer scienceEngineering managementKnowledge managementSoftware engineeringOperations managementWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The architectural engineering and construction (AEC) industry is undergoing a digital transformation that progressively improves its performance, productivity, and competitiveness. This digital shift is accelerated through building information modeling (BIM) which facilitates technological integrations. BIM has significantly contributed to digitizing design and management activities. However, it has not yet sufficiently demonstrated its interoperability with digital manufacturing processes, such as robotic manufacturing (RM). It is from this perspective that this work will review the current literature’s stance on the technological interoperability of BIM and RM tools through the systematic literature review (SLR) method. This literature review aims to identify research avenues to operationalize RM through BIM tools in construction. The study conducted in this research is progressive; it builds on the identified research gaps and investigates potential research avenues to be undertaken. The results revealed that computational design (CD) could serve as a bridge between BIM and RM. They also revealed that RM is operationalizable in off-site construction (OSC) through BIM and CD.

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 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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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