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Enregistrement W4412369275 · doi:10.3390/buildings15142381

A Core Ontology for Whole Life Costing in Construction Projects

2025· article· en· W4412369275 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

RevueBuildings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueLife Cycle Costing Analysis
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureGDG Environnement
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec
Mots-clésOntology-based data integrationComputer scienceOntologyUpper ontologyProcess ontologyInteroperabilitySoftware engineeringOntology engineeringScripting languageSuggested Upper Merged OntologySemantic WebKnowledge managementWorld Wide WebProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Construction projects still face persistent barriers to adopting whole life costing (WLC), such as fragmented data, a lack of standardization, and inadequate tools. This study addresses these limitations by proposing a core ontology for WLC, developed using an ontology design science research methodology. The ontology formalizes WLC knowledge based on ISO 15686-5 and incorporates professional insights from surveys and expert focus groups. Implemented in web ontology language (OWL), it models cost categories, temporal aspects, and discounting logic in a machine-interpretable format. The ontology’s interoperability and extensibility are validated through its integration with the building topology ontology (BOT). Results show that the ontology effectively supports cost breakdown, time-based projections, and calculation of discounted values, offering a reusable structure for different project contexts. Practical validation was conducted using SQWRL queries and Python scripts for cost computation. The solution enables structured data integration and can support decision-making throughout the building life cycle. This work lays the foundation for future semantic web applications such as knowledge graphs, bridging the current technological gap and facilitating more informed and collaborative use of WLC in construction.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,236 · 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