Aplicación de la Metodología BIM 3D al Proyecto “Mejoramiento del Servicio Educativo en los Niveles Inicial y Primaria de la I.E 16939 Vicente de la Vega” en la Municipalidad del Distrito de Namballe, Provincia de San Ignacio, Departamento de Cajamarca, 2023
Bibliographic record
Abstract
El propósito del estudio fue aplicar el método BIM 3D al proyecto “Mejoramiento del Servicio Educativo en los niveles Inicial y Primaria de la I.E. 16939 Vicente de la Vega". Para cumplir con ello, se enmarcó en una investigación Cuasi experimental con enfoque tipo cuantitativo, aplicada e interviniente, además, debido a su énfasis principal en las características visibles, medibles y cuantificables de los fenómenos estudiados, la investigación es longitudinal, para ello se ha elegido el proyecto antes mencionado de la municipalidad de Namballe, allí se ha analizado los planos 2D del proyecto, luego se ha modelado en 3D los elementos de cimentación, verticales, y horizontales en el programa Revit 2023. Los resultados nos permiten probar la viabilidad de la aplicación BIM 3D frente al status quo en tecnología (AutoCAD), agregando mayores detalles de visualización en 3D para mejor calidad del expediente. El uso de la técnica BIM 3D durante el diseño es beneficioso, pues mejora la calidad de visualización de las características del plano pues permite llevar a cabo el proyecto con alto grado de calidad, asimismo con la aplicación de plantillas, ayuda en la optimización del tiempo, y se obtiene un proyecto muy propósito en cuanto calidad de planos.
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 | 0.008 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".