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Record W4408479506 · doi:10.1002/bate.202400099

BMW Karosserieneubau München: schnelles, effizientes und digitales Bauen

2025· article· de· W4408479506 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueBautechnik · 2025
Typearticle
Languagede
FieldEngineering
TopicAssembly Line Balancing Optimization
Canadian institutionsHotel Dieu Hospital
Fundersnot available
KeywordsPhysicsEngineering

Abstract

fetched live from OpenAlex

Abstract Der vorliegende Beitrag beschreibt den Neubau des Karosseriegebäudes für BMW Group in München, ein komplexer Industriebauhochbau mit engen Platzverhältnissen und sehr kurzer Bauzeit. Neben allgemeinen Projektinformationen liegt der Fokus auf speziellen Herausforderungen und innovativen Lösungsansätzen in der Planung, Fertigung und auf der Baustelle. Die digitale Planung und Ausführung bis hin zu 4D‐BIM‐Modellen, Umplanung von Ortbeton auf Fertigteile und Industrialisierungsansätze dieser Bauweise werden beschrieben. Neben innovativen und materialeffizienten vorgespannten Fertigteilstützen wird ein spezieller Fokus auch auf verschiedene Detaillösungen komplexer Verbundkonstruktionen und Stahlbaudetaillösungen und deren Herausforderungen für Fertigung und Bemessung im Brandfall gelegt. Die Fertigteilbauweise mit hohem Vorfertigungsgrad, gepaart mit digitaler Planung und Ausführung und industrialisierter Bauweise, steigert deutlich die Produktivität und Qualität im Bauwesen. Das Projekt BMW TKB zeigt mögliche Wege auf, wie im Bauwesen auch komplexe Großprojekte schnell und effizient gebaut werden können.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.914
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.238 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it