Propuesta de una guía para la mejora de revisión de modelos BIM de Colegios, basado en Interoperabilidad y Open BIM en la Autoridad Nacional de Infraestructura
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo de investigación tiene como finalidad desarrollar una propuesta para la revisión de modelos BIM de colegios por parte de los Especialistas BIM de la entidad pública, Autoridad Nacional de Infraestructura (ANIN), hacia el contratista encargado de diseñar los modelos BIM, en la etapa de Expediente Técnico, debido a la falta de interoperabilidad presente en el proceso actual de la revisión de modelos BIM. Esta investigación presenta el uso del software de visualización de formatos IFC, BIMCollab Zoom, para la revisión de los modelos BIM, en base a las normas que se aplican para el diseño de los modelos, en las especialidades de Arquitectura y Estructura. Por medio de juicio de expertos, los resultados obtenidos tras la implementación de la propuesta, es la mejora en el tiempo empleado por los Especialistas BIM en la revisión de los modelos y el tiempo que se emplea realizando la lista de incidencias; mejora en el nivel de precisión con la que se revisan las normas y elementos del modelo; y el nivel de usabilidad de la propuesta, se toma en cuenta la facilidad de uso del software, la continuidad del proceso de revisión, la semi automatización del proceso y formatos interoperables que faciliten la fluidez del trabajo. Se concluye, principalmente, que el software empleado permite semi automatizar el proceso de revisión de modelos BIM de colegios enfocado en esta investigación; esto debido a las características del software BIMCollab Zoom, ya que las reglas pueden ser semi automatizadas con la herramienta Smart View del software, lo que hace que el tiempo de evaluación se reduzca; por ende, reduciendo el tiempo del proceso de revisión.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.004 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".