Building Information Modelling (BIM) for construction project management: A literature bibliometric analysis approach
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
Being a multidisciplinary sector by nature, construction projects have historically been managed in a complex, dangerous, resource-wasting, imprecise manner that has been found to increase carbon emissions. Building information modelling (BIM) facilitates simulation, collaboration among project stakeholders, and the progression of BIM from 3D spatial representation to 10D industrialized production, all of which enhance the construction project management process throughout the lifecycle of a building. Based on such precedent and benefits, one could want to do bibliometric analysis to find out how many documents have been published on BIM for construction project management. In this study, a bibliometric analysis was employed to further explore the research subject. The Scopus database (www.scopus.com) and widely available tools were used to generate and analyse 246 published documents. Data obtained from the Scopus database was uploaded into the VOSviewer software to conduct further subject-matter analysis to delve deeper into particular documents received from Scopus. Utilizing data retrieved from Scopus, clusters networks analyses of ranking, co-authorship, co-occurrence, co-citation, citation, and bibliography are created and uploaded to the VOSviewer (www.vosviewer.com) tool. Findings reveal that the top countries for literature research and the cluster network of BIM for construction project management publications are the United States, the United Kingdom, Italy, China, Australia, India, Taiwan, Canada, France, Malaysia, and Iran. stating that African scholars need to formalize more of their writings and strengthen collaboration with other industrialized nations on this topic. Keywords: Building Information Model (BIM), Construction Project Management, Bibliometric Analysis, Vosviewer, Visualisation, Network.
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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 | 0,158 | 0,198 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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