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Enregistrement W4366088320 · doi:10.3390/buildings13041050

Developing a Construction-Oriented DfMA Deployment Framework

2023· article· en· W4366088320 sur OpenAlexafffund
Sara Rankohi, Mario Bourgault, Ivanka Iordanova, Carlo Carbone

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieurePolytechnique MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNational Research Council CanadaPolytechnique Montréal
Mots-clésContext (archaeology)Construction industryEngineeringSoftware deploymentQuality function deploymentEngineering managementConstruction managementSystematic reviewProcess managementComputer scienceManagement scienceSystems engineeringConstruction engineeringSoftware engineeringOperations managementCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Applying design for manufacture and assembly (DfMA) principles in the construction industry has gained attention in recent years. Studies convey that the application of DfMA in construction projects can significantly enhance overall productivity. However, the literature on construction-oriented DfMA is still limited, and its application in real-life projects has been stifled due to various constraints. Following a design science research method, a systematic literature review was conducted to identify the construction-oriented DfMA implementation challenges. To address these challenges, a construction-oriented DfMA framework was theorized, verified in a project-based context, and validated through focus group discussions with off-site construction industry experts. In this study, 45 challenges were identified and categorized into eight main constraint categories: contractual, technological, procedural, cultural, commercial, geographical, financial, and technical/cognitive. The foremost challenges to the adoption of DfMA in construction projects seems to relate to the contractual and operational aspects and their associated stakeholders. This study provides insight into the challenges of implementing DfMA in the construction industry. The investigated challenges contribute to the theoretical and practice-based checklists of limitations for implementing DfMA methods and can inform future research. Finally, this paper introduces a framework for implementing DfMA and provides supporting field-based evidence for its application.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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