Investment in Housing Construction: Current Trends and Digital Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Strengthening of such factors as urbanisation, aggravation of the ecological situation, the need to create safe living conditions, increase in building areas, high differentiation in the cost of housing and increase in the scale of social construction, etc. actualises the need to search for innovative forms of corporate investment strategies in housing construction.The purpose of article is to analyse modern trends in the development of investment processes in housing construction.The use of methods of generalisation and system analysis allowed to define the main directions of development of socially responsible investment in the sphere of housing construction; with the help of the method of system-structural analysis the strategy of using BIM-technologies was investigated in detail: essence, stages of implementation, peculiarities of use in different countries.The development of the housing construction industry is under the increasing influence of such external factors as safety, ecology, urbanisation and digitalisation.Corporate investment strategies in the residential construction industry are diversifying: Fix-and-Flip strategy, crowdfunding, investment in property investment funds.New flexible financial mechanisms are emerging, expanding the possibilities of attracting new resources.Modern digital tools make it possible to synthesise the imperatives of greening and smartisation on the basis of BIM (Building Information Modeling) technologies.The advantages of using BIM-technologies are: optimisation of the management and control process, reduction of construction and operation costs, increased coordination of all project participants, reduction of errors and mistakes in project documentation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».