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Enregistrement W4393184024 · doi:10.29173/mocs24.190

Lessons from Sweden: How Australia Can Learn from Swedish Industrialised Building

2016· article· en· W4393184024 sur OpenAlexvenueno aff
Duncan Maxwell, Mathew Aitchison

Notice bibliographique

RevueModular and Offsite Construction (MOC) Summit Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFacilities and Workplace Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyPolitical scienceEnvironmental planningArchitectural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decade, Australia has witnessed increased interest in industrialised building, particularly in the production of housing. This has happened under many different banners, including: prefabricated, modular, transportable and offsite construction methodologies. This interest has grown from a combination of factors, including: increased rate of housing construction and density; rising property and construction costs; the desire for increased efficiency and productivity; and a concern for the quality and sustainability of building systems. Historically, Australia has played an episodic role in the emergence of prefab and transportable buildings since the colonial era, but it does not have a longstanding industrialised building industry. In this context, an analysis of the experiences of North American, European and Japanese examples, provides valuable insights. This paper focuses on Swedenäó»s approach to industrialised building and the lessons it holds for the emerging Australian sector. Sweden represents a valuable case study because of similarities between the two countries, including: the high standard of living, cost of labour, and design and quality expectations; along with geographic and demographic similarities. Conversely, stark differences between the national situation also co-exist, notably climate, business approaches, political outlook, and cultural factors. In the 1950s, Swedish companies exported prefab houses to Australia to combat the Post-War housing shortage, which also supplies a historical dimension to the comparison. Most importantly, Sweden boasts a longstanding industrialised building industry, both in terms of practice and theory. This paper will survey and compare the Swedish industry, and its potential relevance for Australia. Areas of discussion include: the relationship between industry and academy (practice and theory); the diversity of technique and methodologies and how they may be adapted; platform thinking (technical and operational); the staged industrialisation of conventional practices; and the importance of a socially, environmental and design-led practice of building.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,006
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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