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Enregistrement W4415354881 · doi:10.1016/j.eswa.2025.130050

A multi-user game-based system for planning modular construction activities

2025· article· en· W4415354881 sur OpenAlexafffund
Mohamed Assaf, Sena Assaf, Xinming Li, Mohamed Al‐Hussein

Notice bibliographique

RevueExpert Systems with Applications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésModular designKey (lock)UsabilityLimitingProtocol (science)Mode (computer interface)Modular construction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supply chain (SC) planning in modular construction (MC) can be challenging because it requires interconnected and complex activities among various teams and across different project stages. Recently, game engines have been increasingly used to resolve these challenges, as they create realistic virtual environments and simulations of possible scenarios before actual project implementation. However, game engine applications have been restricted to single-user and centralized models, limiting real-time collaboration among MC teams. Within a Design Science Research methodology, this study proposes an intelligent game-based modular planning (GAMMOD) system, supported by multi-user functions, which is flexible in terms of access, allowing for either non-immersive or immersive mode, depending on the available hardware tools, for collaborative planning of the MC-SC. The GAMMOD system integrates a blockchain protocol for data security in the non-immersive mode, while the immersive mode relies on user credentials authorization. The GAMMOD system considers both numerical key performance indicators, such as sustainability, cost, and time, as well as practical ones, including road dimensions, module clearance, and possible clashes. Two distinct case studies, representing different MC types, are presented to illustrate the features of the GAMMOD system. The evaluation tests of the GAMMOD system conducted by 14 MC experts have shown a general consensus on its functionality, with 80% to 100% of the participants agreeing or strongly agreeing on the GAMMOD system’s performance. Additionally, the GAMMOD system demonstrated a usability score of 75.7, surpassing the established threshold of 70. The GAMMOD system is expected to help MC stakeholders make informed, collaborative decisions and develop a shared understanding of decision feasibility, potential conflicts, and constraints before the commencement of the MC project.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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