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Enregistrement W4389143464 · doi:10.3390/buildings13122973

Analytical Hierarchical Process as a Multicriteria Decision Tool in Material Selection for Prefabricated Wood Buildings

2023· article· en· W4389143464 sur OpenAlexafffundabout
Matheus Roberto Cabral, Pierre Blanchet

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversité LavalNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAnalytic hierarchy processArchitectural engineeringMultiple-criteria decision analysisQuality (philosophy)Process (computing)Computer sciencePopularityMaterial selectionCivil engineeringConstruction engineeringEngineeringOperations researchMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The popularity of prefabricated wooden buildings is increasing in North America, but choosing suitable materials for these structures can be complicated. This can lead to problems like financial losses, production delays, and lower quality. Therefore, the main goal of this study was to use the Analytical Hierarchy Process (AHP) decision-making tool to rank the criteria for material selection for prefabricated wood buildings in Canada and the United States. The methodology involved surveys experts in the prefabricated wood construction industry from Canada and the United States. The data obtained from the questionnaires utilized for the AHP analysis were modeled using R programming language. The results revealed that for structural materials, the top five subcriteria were safety and security of building occupants (0.234), location, shape, and height of the building (0.218), comfort, satisfaction, and well-being of the building (0.155), occupant health (0.121), and availability of materials (0.098). For selecting envelope materials, the top five subcriteria were comfort, satisfaction, and well-being of the building (0.252), safety and security of building occupants (0.206), location, shape, and height of the building (0.178), occupant health (0.132), and availability of materials (0.078).

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 enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,693

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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