An Ontological Study on the State of the Turkish Construction Industry and its Implementation of Building Information Modeling (BIM)
Notice bibliographique
Résumé
Due to the inconvenience of old and traditional ways of work in the Architecture, \nEngineering and Construction (AEC) industry, Building Information Modeling \n(BIM) was introduced and is considered as one of the most beneficial and successful \ndevelopments in the industry since it provides accurate virtual models for digital \nconstruction as well as it is best known for reducing mistakes and errors by \nimproving the coordination between various design areas.\nBIM technology is progressively being implemented in many countries, however \nthere is contrast in the usage and awareness among these countries in which some of \nthem appear to utilize and be aware of such technology more than others. In the case \nof a country like Turkey, it falls behind other countries like Finland and Canada \nwhen it comes to advanced implementation of BIM in construction. For this reason, \nan ontological study on the state of the Turkish construction industry and its BIM \nimplementation is carried out to investigate the work processes in the industry and to \nsee how frequently BIM is implemented. A quantitative research methodology is \nadopted in this study to acquire statistical information about the work processes in \nthe Turkish construction industry and its BIM implementation. At the end of this \nstudy, BIM implementation in Turkey is found to be limited as it is rarely used by the \nTurkish construction industry. Moreover, an ontological framework for BIM \nimplementation in Turkey is created which can be used to aid Turkish construction \ncompanies in adopting and implementing BIM in a more effective way.\nKeywords: BIM, Ontological framework, Turkey, Turkish construction industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».