MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4362664836 · doi:10.3390/buildings13040974

Simulation-Assisted Project Data Integration for Development and Analysis of As-Built Schedules

2023· article· en· W4362664836 sur OpenAlexaff
Muaz Fagiar, Yasser Mohamed, Simaan AbouRizk

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScheduleComputer scienceProcess (computing)Duration (music)Systems engineeringSoftware engineeringOperations researchEngineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As-built schedules are an essential tool for evaluating contractors’ schedule performance and analyzing delay and lost productivity claims. Yet, most often construction schedules are not updated frequently and/or accurately as required, which limit the availability of as-built schedules. Furthermore, the retrospective development of as-built schedules, when sufficient and reliable project data is available, is a lengthy and costly process. This study describes a simulation-assisted modeling approach that automatically processes and integrates schedules progress data and develops as-built schedules at the activity level. The proposed method uses conceptual entities that are central to the operation of simulation models and whose content changes as they route through the schedule network model. The approach introduces (1) an entity information model that records relevant schedule information either in a materialized or virtual form, and (2) an entity lifecycle model that imitates the possible routes an entity instance may maneuver through in a schedule network model which, together, simultaneously respond to schedule logic and invoking duration changes. To demonstrate its effectiveness, a prototype based on the framework was developed using Excel and MS Project and was tested with a real case study. The study is expected to facilitate the development of as-built schedules for the analysis of delay and time extension claims.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBuildingsMême sujetBIM and Construction IntegrationTravaux en français237 207