BIM-Based Checking Method for the Mass Timber Industry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Since the 1990s, mass timber constructions have become more and more popular. This type of construction has characteristics that are ideal for incorporating building information modeling (BIM). A mass timber structure implies offsite prefabrication at the factory, which generates modeling specificities. Although digitalization and BIM are becoming more and more common, and some studies have focused on BIM for mass timber construction, none of them focus on model checking for mass timber construction. In construction projects, there is still no general method that synthesizes the possibilities offered by BIM-based model checking in general, and research on the conformity of mass timber models in particular is almost non-existent. Our research objective is to provide a general step-by-step method summarizing the process of model compliance study with dedicated tools. To conduct this work, we first solidified our understanding of the problem by interviewing professionals from the mass timber construction industry. Next, we developed our method iteratively, supported by tools, and then validated it with three model-checking case studies. This method consists of five steps: checking the specifications, digital environment implementation, requirement deciphering, calculation, and compliance results’ analysis. We then applied our method in three case studies. The results of the case studies are mixed: some audits were successful, while others were not, because barriers to auditing were encountered (missing information, impossible interpretation of data for the model properties, etc.). The obstacles encountered show that, to be efficient, BIM must be conducted on high-quality models, which is not often the case in real-life situations.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle