A Comprehensive Analysis of BIM Technology's Critical Role in Assessing Cost for Complex Dam Construction Projects
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
Over recent decades, the adoption of modern techniques and advantageous construction methods has significantly improved the construction process.Building Information Modeling (BIM) is one such critical approach that has demonstrated its considerable effectiveness in estimating cost and material quantities for large-scale projects, such as dams.This research investigates and assesses the essential role and contributions of BIM technology and associated software tools in estimating the cost of dam construction projects, characterized by their high complexity, intricate management, extended construction period, and substantial concrete and steel material requirements.A mixed-methods study incorporating three primary strategies was employed: (A) literature review, (B) quantitative research, and (C) qualitative research approaches.Data were collected through semi-structured interviews and an online survey questionnaire.The key findings from this study's analysis (using an Iraqi dam as a case study) indicate that the implementation of BIM technology and software concepts is highly advantageous, dynamic, and effective in evaluating construction project budgets.Furthermore, the research highlights that accurately estimating the cost of dams can significantly reduce the time, financial investment, and effort needed to assess the budget of construction projects, particularly those involving dams with higher complexity, extended construction periods, challenging management, and intricate activities and tasks.Additionally, the use of BIM approaches was found to substantially mitigate human error in cost estimations and enhance the performance and accuracy of dam cost evaluations.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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