Building information modelling (BIM) and knowledge management in implementation for con-struction projects
Notice bibliographique
Résumé
The widespread use of knowledge management in a wide range of applications aids in professionally and wisely streamlining the procedure to produce improved outcomes and deliverables. Knowledge management is essential in the construction sector due to the considerable investment, extended deadlines and the need for higher performance efficiency and quality. The usage of BIM in construction projects has simplified the procedures required in building construction. The fundamental motivation behind the creation of BIM was the need to apply knowledge management approaches to make projects more sustainable and compliant with green building requirements. There are various limitations and risks associated with using BIM in construction projects, such as issues with file sharing and data security. This research examines numerous BIM benefits and drawbacks from a variety of angles, providing information and various measures for building the program. BIM adoption in construction projects includes a wide range of benefits as well as drawbacks. The relationship between the variety of information and outcomes was explored using different findings from numerous scientific studies that looked at the use of BIM in the construction sector. Due to the wide range of data that is available in the BIM sector, numerous areas were also found in this study. A thorough analysis was undertaken to present a variety of author viewpoints from various articles. This report's strengths and weaknesses have been noted. It has been demonstrated that BIM has additional benefits, including meeting client expectations, reducing design errors, and achieving project sustainability. However, there are also drawbacks to BIM, including user skill gaps, ambiguous standards and protocols, and transfer data problems. A few studies have addressed some of the research gaps and limitations in some of the domains. Additionally, these regions were thoroughly addressed from many authors' points of view.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».