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Enregistrement W4403842269 · doi:10.1016/j.plas.2024.100160

How does building information modeling influence decision-making process in the project design? An input, process and output analysis

2024· article· en· W4403842269 sur OpenAlexaff
Xavier Morin, Alejandro Romero-Torres

Notice bibliographique

RevueProject Leadership and Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecision analysisComputer scienceDecision-makingProcess (computing)Design processManagement scienceEngineeringMathematicsOperations managementWork in processStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decision-making is critical throughout the entire project cycle, particularly during the project design stage, where the detailed concept is developed based on stakeholders' requirements and project constraints. To improve project design, various digital technologies are employed to provide stakeholders with comprehensive data for informed decision-making. The paper aims to understand how BIM influence the decision-making process – input, decision and output - during the project design. More specifically, we aim to answer the following question: which decision-making challenges could restrict BIM benefits during the project design stage? Utilizing two embedded case studies and a focus group, we explore the perceived benefits and challenges of BIM in decision-making among project actors. This research contributes to the field of digital technologies in project management by highlighting specific benefits and challenges, such as decision validation and the transformation of decision makers’ roles. Our findings illustrate the interconnected nature of these benefits and challenges through the Input-Process-Output model. We specifically emphasize that the advantages of BIM in the decision-making process can be significantly affected if project organizations do not adapt the roles and competencies of decision makers to effectively utilize BIM. The use of BIM therefore brings novel decision-making challenges, which are presented in the discussion. • Digital technologies have a strong influence on the decision-making process during the project design. • Building Information Modeling (BIM) triggers positives impacts for decision-makers, but also challenges that should be addressed. • Building Information Modeling (BIM) enables transparency, stakeholders' collaboration, and decision validation. • Building Information Modeling (BIM) requires reviewing stakeholders' role and competencies to ensure BIM use and information comprehension.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0180,014
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,257 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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