La recherche action collaborative : une nouvelle approche pour l'intégration du BIM
Bibliographic record
Abstract
Les BIMs concernent des technologies et des méthodes, couvrant le cycle de vie complet du bâtiment ou d'une construction, qui permettent de concevoir et de documenter (information modelling), de coordonner et de gérer (information management) l’information décrivant un édifice, mais aussi ses contraintes et ses objectifs performanciels. En collaboration avec le GRIDD (ETS, Université de Québec), le LUCID (Université de Liège) travaille depuis 2013 sur la question de l’implémentation des BIMs dans les processus de conception intégrée de grandes entreprises en architecture et en ingénierie. Pour ce faire, une grille de maturité pour l'évaluation du niveau d’intégration des BIMs dans les entreprises a été (re)définie et utilisée en vue de cartographier et de formaliser la perception de la situation réelle de chacun des protagonistes au moment de l’étude. La méthodologie originale mise en place à cet effet sert de support à la définition des objectifs désirés par l'entreprise pour la poursuite son processus d’intégration. Aujourd’hui, notre démarche est mise en parallèlement en Belgique et au Canada, aussi bien avec des agences d’architecture que des entreprises de construction.
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 | 0.042 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.017 |
| Open science | 0.007 | 0.017 |
| Research integrity | 0.007 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.007 |
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".