Adapting the Tool: A Historic Building Information Model (HBIM) of Senhora da Piedade da Caparica
Bibliographic record
Abstract
A crescente importância da representação digital de elementos de construção, tornada possível pelas metodologias ‘Building Information Modelling’ (BIM), está a introduzir alterações muito relevantes no projeto, na construção e gestão de operações. Estes processos digitais introduzem novos paradigmas de relacionamento entre os vários ‘atores’ envolvidos, com grande impacto nas formas de desenvolver o trabalho. O objetivo do Congresso PTBIM é o de promover um fórum de discussão técnico-científica em língua Portuguesa, envolvendo a participação ativa das comunidades profissional e académica das áreas de Arquitetura e Engenharia. Pretende-se enfatizar os problemas e esforços de implementação na Indústria da Construção e reforçar as redes de profissionais que incorporam práticas BIM nas suas atividades. Depois do sucesso do 1º e 2º Congresso PTBIM, decorridos, respetivamente, em Guimarães e Lisboa, é com grande expectativa que se organiza esta 3ª edição. O desafio é continuarmos a partilhar experiências, boas práticas e conhecimento, rumo a uma implementação mais consistente da metodologia BIM na indústria da construção.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".