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Enregistrement W6980002738

Aplicación de la Metodología BIM 3D al Proyecto “Mejoramiento del Servicio Educativo en los Niveles Inicial y Primaria de la I.E 16939 Vicente de la Vega” en la Municipalidad del Distrito de Namballe, Provincia de San Ignacio, Departamento de Cajamarca, 2023

2023· dissertation· es· W6980002738 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuerenati · 2023
Typedissertation
Languees
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness, Education, Mathematics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Local DevelopmentVulnerability (computing)Nova scotia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El propósito del estudio fue aplicar el método BIM 3D al proyecto “Mejoramiento del Servicio Educativo en los niveles Inicial y Primaria de la I.E. 16939 Vicente de la Vega". Para cumplir con ello, se enmarcó en una investigación Cuasi experimental con enfoque tipo cuantitativo, aplicada e interviniente, además, debido a su énfasis principal en las características visibles, medibles y cuantificables de los fenómenos estudiados, la investigación es longitudinal, para ello se ha elegido el proyecto antes mencionado de la municipalidad de Namballe, allí se ha analizado los planos 2D del proyecto, luego se ha modelado en 3D los elementos de cimentación, verticales, y horizontales en el programa Revit 2023. Los resultados nos permiten probar la viabilidad de la aplicación BIM 3D frente al status quo en tecnología (AutoCAD), agregando mayores detalles de visualización en 3D para mejor calidad del expediente. El uso de la técnica BIM 3D durante el diseño es beneficioso, pues mejora la calidad de visualización de las características del plano pues permite llevar a cabo el proyecto con alto grado de calidad, asimismo con la aplicación de plantillas, ayuda en la optimización del tiempo, y se obtiene un proyecto muy propósito en cuanto calidad de planos.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,327 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
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