Comparative Analysis of Digital Technology in Architectural, Engineering Construction Industries Across Six Continents of the World: A Global Perspective
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
This paper investigates integrating and comparing digital technology in the architectural, engineering, and construction (AEC) industry on the world's six continents, concentrating on the adoption of designs, points of interest, and suggestions for AEC instruction. The study draws insights from current research and industry reports to underline the five most recent popular digital technologies—building Information Modeling (BIM), 3D Printing, the Internet of Things (IoT), Digital twins, and GIS—and their significance and the importance of aligning construction education with industry innovations. The subject utilizes an online survey, exhaustive online information search (using search engines), and choices of journals for the investigation. To begin with, the five biggest economies nations of each continent, but Antarctica was partially utilized for comparison in this subjective research to complete the seven continents of the world. The result appears that North America (US and Canada) and Europe (UK, France, and Germany) are the driving pioneers and early adopters of digital technology in architecture, engineering, and construction. Asia (China, Seoul) The AEC market is adopting this digital technology spontaneously. Oceania (except Australia) is behind Asia in the adoption rate; South America and Africa are the late adopters of this digital technology in the industry.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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