openBIM implementations for a Canadian roadmap
Notice bibliographique
Résumé
This comprehensive research project investigates the transformative journey of the Canadian architecture, engineering, construction, owner, operator, and municipality (AECOOM) sectors as they adopt Building Information Modeling (BIM) and openBIM standards to digitalize the planning, design, construction, and management of built assets. With the digitalization of the AECOOM through BIM and data exchange standards, Canada aims to unlock decarbonization aspirations and requirements, optimize project outcomes, and lead in sustainable and digitized built asset industry. Internationally, the adoption of openBIM standards and practices is fostering a more collaborative, transparent, and efficient development lifecycle. Canada's focus on interoperability and the ability for data to be exchanged across various software platforms positions it to benefit from enhanced digital workflow, and more reliable outcomes. By reviewing and engaging with buildingSMART International (bSI) chapters and other nations' approaches, this research project provides a comprehensive analysis, highlighting significant commonalities, patterns, and differences in openBIM methodologies. As the industry marches towards a more digital, collaborative, and sustainable future, Canada stands to gain immensely from the lessons learned by other jurisdictions. By focusing on government initiatives, collaboration, education, and standardization, the country can position itself at the forefront of BIM and openBIM innovation, driving economic growth while fulfilling its environmental and societal commitments. The research project highlights the successful implementation of BIM within the AECOOM sector, offering benefits such as greater efficiency, reduced costs, enhanced collaboration, and improved decision-making. It also outlines the pivotal project undertaken in collaboration with buildingSMART Canada (bSC) and various stakeholders within the AECOOM sector to assess the readiness of provinces and territories to adopt BIM and enable comprehensive standards and processes for its continued implementation.
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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,016 |
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 ».