A Construction Classification System Database for Understanding Resource Use in Building Construction
Notice bibliographique
Résumé
Welcome to the Construction Classification System Database for Understanding Resource Use in Buildings. This database provides a novel dataset and a building material data structure to facilitate study of resource use in building design and construction. The ontology developed for this database uses UniFormat (CSI and CSC, 2010) in conjunction with MasterFormat (CSI and CSC, 2016) for organizing and storing the building material data. The dataset was developed by collecting design or construction drawings for the studied buildings and performing material take-offs based on the drawings. The ontology is based on Uniformat and MasterFormat to facilitate interoperability with existing construction management practices, and to suggest a standardized structure for future MI studies. The structure of the database and these guidelines builds on the structure presented by (Heeren & Fishman, 2019). The initial database version is created by the research team supervised by Prof. Shoshanna Saxe at the University of Toronto and submitted to the journal Scientific Data (Guven et al. 2021) in October 2021 to describe the dataset and the associated methods and details. Thank you for considering contributing to the database. Data contributors must follow the steps detailed below and must ensure that their inputs do not infringe any intellectual property or copyright agreements. References i. CSI and CSC. (2010). UniFormat - A Uniform Classification of Construction Systems and Assemblies. Constructions Specification Institute (CIS) and Construction Specifications Canada (CSC). ii. CSI and CSC. (2016). MasterFormat Numbers & Titles (pp. 1–186). pp. 1–186. Constructions Specification Institute (CIS) and Construction Specifications Canada (CSC). iii. Guven, G., Arceo, A., Bennett, A., Tham, M., Olanrewaju, B., McGrail, M., Isin, K., Olson, A.W., and Saxe, S. (2021). “A Construction Classification System Database for Understanding Resource Use in Building Construction”, submitted October XX, 2021 to Scientific Data, Nature. iv. Heeren, N., & Fishman, T. (2019). A database seed for a community-driven material intensity research platform. Scientific Data, 1–10. https://doi.org/10.1038/s41597-019-0021-x
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,031 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».