Investment in Housing Construction: Current Trends and Digital Technologies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle