Owner-driven implementation of BIM : process, challenges, information quality, and value
Notice bibliographique
Résumé
Building information modeling (BIM) is emerging as a potential solution for asset owners to address the challenges of poor information quality and interoperability during project handover and inadequate facilities management during building operations. However, the implementation of BIM as a solution for asset owners is a complex challenge that creates disruptions in the conventional project delivery practices, including planning, design, construction, and handover. Although previous studies have documented the potential benefits of BIM adoption for owners, such as improvements in work order processing, very little research has specifically looked at the actual implementation of BIM driven by owners through the development and application of information requirements. Therefore, a significant gap between theory and practice remains, limiting the widespread and efficient adoption of BIM among asset owners. This dissertation investigates the implementation of BIM through the lens of two large public asset owner organizations in Canada going through the strategic process of adopting BIM in their projects. The research involved embedded case study analyses and a mixed method contextualist research approach incorporating iterative grounded theory and systematic combining. The case studies were conducted through interviews, document analysis, meeting observations, and a survey on three large projects with owner-defined information requirements from project inception to investigate three central aspects of BIM implementation for owners: (i) the asset information delivery process, (ii) information quality (IQ), and (iii) value. This study makes multiple contributions. First, it addresses the lack of empirical data from real-world case studies on owner-driven BIM implementation by providing a detailed description and characterization of the asset information delivery process, including information requirements, main activities, information workflow, scope of each stakeholder, tools, and challenges. Second, it contributes to the emerging literature on IQ in BIM by bridging theoretical dimensions of IQ with well-documented IQ issues derived from modeling practices employed as part of conventional project delivery practices. Finally, it proposes an analytical framework to facilitate a structured assessment of the costs and benefits of owner-driven BIM implementation, offering a nuanced and continuous approach to inform BIM adoption and demonstrating its potential value for asset owners, influencing industry-level strategies and resource allocation.
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 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 | 0,023 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».