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Enregistrement W4401282697 · doi:10.1016/j.autcon.2024.105647

Virtual simulation environment for comparing and testing current modeling strategies in project planning and control

2024· article· en· W4401282697 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAutomation in Construction · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueResource-Constrained Project Scheduling
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésComputer scienceScheduleDomain (mathematical analysis)Control (management)Systems engineeringResource (disambiguation)Virtual machineMarkov chainOperations researchIndustrial engineeringEngineeringMachine learningArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a simulation environment that enables researchers and industry professionals to evaluate newly proposed methods for project planning and control. It addresses the need for comprehensive testing of modeling strategies across diverse scenarios, given limited access to real-world case studies. Using Monte Carlo-Markov chain simulation, the virtual environment facilitates the creation of random networks simulating construction project baseline plans and the uncertainties affecting these projects' execution. The research contributes significantly in two aspects. Firstly, the network generator can capture the complete feasible domain based on several quantitative topological measures for complexity and randomness, addressing prior limitations of previously developed network generators. Secondly, by embedding cost and schedule parameters and facilitating experimentation with various modeling strategies, this study offers a dynamic, resource-efficient alternative for robust comparative analysis of construction innovations. Practically, this environment serves as an essential decision-support tool for encouraging innovative experimentation and advancing construction management practices.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,185
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,233 · 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