BIM adoption and implementation in the civil and transportation infrastructure sector: analysis of governmental roadmaps and action plans
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
The adoption of Building Information Modeling (BIM) is accelerating in the global transportation and civil infrastructure sector. This research aims to identify and prioritize essential strategic actions proposed by public agencies for successful BIM deployment within this sector. The results can guide organizations in developing strategic documents based on an in-depth analysis of governmental roadmaps for BIM adoption and implementation. A four-staged content analysis approach – data collection, processing, analysis, and synthesis – was used to identify common actions supporting BIM adoption. A corpus of BIM adoption or digital transformation roadmaps in transportation and civil infrastructure was compiled. Based on the analysis of 20 documents, 640 actions were identified, rationalized and categorized into six key areas: 1/Management and coordination, 2/Mobilizing and developing skills, 3/Policies, contracts & legislation, 4/Processes, methods & workflows, 5/Documentation and standardization, 6/Digital ecosystem. Each action was further categorized into 19 sub-categories, highlighting key actions areas for BIM adoption in the sector as well as global trends around specific types of actions undertaken. This research is one of few efforts to map and analyze government roadmaps for BIM implementation, emphasizing the specific actions required to achieve this goal.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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