Blockchain Technology toward Smart Construction: Review and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry has been criticized for low productivity, lack of collaboration and information sharing, poor contract administration, and the like due to its decentralized and fragmented structure as well as sequential and chain-resembling nature. Recently, blockchain technology and its benefits have received wide attention and interest. This research synthesizes the research trends and needs of this growing area by means of a bibliometric-qualitative review method. Scopus and Web of Science were selected as the literature databases to retrieve relevant academic publications. Through a systematic literature search and screening, 181 related articles were identified for bibliometric analysis, and 149 publications were critically discussed in a qualitative review. The bibliometric results indicated the recent research regarding blockchain in construction is primarily directed into several clusters, such as “smart contract,” “Building Information Modeling (BIM),” “supply chain management,” “construction contract,” “construction and project management,” “digital twin,” and “smart city.” These clusters were further synthesized for a qualitative review revealing deep insight into research challenges and gaps. Both quantitative and qualitative review results were then mapped to the future directions. It was noted that future research needs to focus on (1) quantifying the cost-benefits of the blockchain applications in construction, e.g., return on investment, practitioners training, and improving industry readiness, (2) integration of blockchain with different project delivery systems, and (3) technology fusion with blockchain for construction management.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».