Issues and Challenges in the Philippine Construction Industry: An Opportunity for BIM Adoption
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry is widely regarded as the driving force behind global economic growth. The Philippines recorded a GDP increase of 11.8% in the second quarter of 2021. The construction industry is one of the main contributors, with a growth rate of 25.7%. However, the industry faces numerous challenges and issues, the most well-known of which involve the iron triangle of project management, attributed mainly to poor technology adoption, resulting in massive declines in productivity. Building Information Modeling (BIM) is a popular technology with proven benefits, as demonstrated by countries that have mandated its use. However, BIM is said to be in its infancy in the Philippines. Construction professionals have a low level of awareness, and BIM is primarily used by firms that are outsourcing their services for international projects. This study aims to identify construction industry issues and their degree of occurrence in Philippine construction. The study also seeks to determine the current state of BIM and identify the current BIM applications to resolve these issues. The study utilized a mixed-methods approach involving a literature review and a structured survey. Data analysis includes Cronbach’s alpha for reliability testing, descriptive statistics, the Relative Importance Index (RII), and Kendall’s W test.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».