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Enregistrement W7126205993 · doi:10.62051/595x4d62

Exploring the Development Status and Prospects of 3D Printed Construction Technology

2025· article· W7126205993 sur OpenAlexaff
Yumin Wu

Notice bibliographique

RevueTransactions on Engineering and Technology Research · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueInnovations in Concrete and Construction Materials
Établissements canadiensOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandardizationMilestoneArchitectureResource (disambiguation)Construction industry3d printed

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental, economic, and social pressures on the construction industry make it paradigm-shifting. The traditional construction methods are undergoing mounting problems in terms of resource scarcity, excessive energy use, and the generation of waste, which are demanding solutions. The history and future of 3D printed construction technology (C3DP) are of interest to this paper, as the technology has become a disruptive technology that can transform the art of architecture and construction. The technical concepts, case studies, and the difficulties of regulation are reviewed through the qualitative literature analysis. As evidenced by two case studies, the Milestone Project of the Netherlands and the Chicon House of the United States, C3DP can cause housing to be cheaper, faster, and more sustainable, and the issue of partial automation, long-term resistance, and code standardization has been identified. C3DP has been discovered to have colossal advantages concerning planability, productivity of projects, as well as environmental friendliness, and its extensive use requires homogeneity of materials, regulatory flexibility, and economic sustainability. Of course, at present, 3D printed buildings are still in the transitional stages. Nevertheless, it incorporates digital technologies, materials with low carbon, and global housing programs, which will be an opportunity for a more sustainable and innovative future of the construction industry.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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