Enhancing construction efficiency: assessing the values and barriers of integrating e-procurement with BIM
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze the influence of integrating e-procurement and Building Information Modeling (BIM) on the construction industry, focusing on its potential to enhance efficiency, collaboration, and project delivery while addressing key challenges. A quantitative approach was adopted, using a structured questionnaire survey to collect data from respondents affiliated with client, contractor, and consultant organizations. The analysis employed advanced techniques such as Interaction Coefficient (IC), Synergistic Contribution (SC), Dynamic Influence and Dependency analysis, Forecast Impact and Resilience analysis, System Dynamics Simulations and Scenario Analysis. The findings highlight key benefits, including enhanced quality, cost control, and increased efficiency, which streamline project execution and optimize resource management. However, barriers such as lack of interoperability, incomplete standards, and organizational resistance hinder widespread adoption. Technological, managerial, and regulatory factors drive these challenges. The study suggests that addressing these barriers through interoperability frameworks, standardized protocols, and stakeholder engagement can unlock BIM’s full potential. The results offer valuable insights for policymakers and industry stakeholders, emphasizing the importance of overcoming these challenges to realize the full benefits of BIM-integrated e-procurement. When combined with short-term improvements and long-term innovations, BIM-integrated e-procurement can be a transformative tool in the construction industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».