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Enregistrement W7008245790

BIM Integrated Bid Proposal Evaluation Tool to Aid Sustainable Procurement of Water supply infrastructure projects

2022· dissertation· en· W7008245790 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcurementSustainabilityWater supplyStandardizationProduction (economics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although water supply infrastructure is a vital component of community infrastructure systems, significant environmental, social, and economic impacts are created throughout its life cycle. Previous researchers have identified sustainable construction procurement as a viable method to enhance the Triple Bottom Line (TBL) performance of construction projects. Adopting sustainable procurement in water supply infrastructure projects has been overlooked primarily due to the lack of quantified environmental and social impact data. Environmental Product Declaration (EPDs), and Social Life Cycle Assessment (S-LCA) have the potential to address the above data challenge. Furthermore, there is a paradigm shift in adopting Building Information Modelling (BIM) in the construction sector, enabling more access to project data. Hence, BIM can be used as a platform to link EPDs, social impact data, and cost data for proposal evaluations. Despite the potential benefits of the above approach, there is an implementation challenge in fidelity of EPD data. A comprehensive review revealed that previous researchers have overlooked TBL-based bid proposal evaluations for water supply infrastructure projects. The vision of this research is to adopt BIM and sustainable procurement to enhance the delivery of water supply infrastructure projects. This research developed a BIM-based plugin toolkit to conduct an automated TBL-based project proposal evaluation. Furthermore, state-of-the-art implementation support tool for EPDs was developed to support BIM-based sustainable construction procurement. Lastly, a Bayesian Belief Network (BBN) model was developed to evaluate the success of BIM-based construction procurement in the Canadian construction industry. The study revealed that, BIM-based sustainable procurement assists decision-makers in identifying the project proposal with the superior sustainability performance. However, implementation resources and client leadership are required to successfully implement BIM-based procurement in the Canadian construction sector. This research benefits the construction industry and policymakers in enhancing the sustainability of construction procurement. Furthermore, outcomes this research promotes the BIM adaptation in the Canadian construction sector.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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