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Enregistrement W1891577109 · doi:10.1139/l2012-030

Development and implementation of a benchmarking and metrics program for construction performance and productivity improvement<sup>1</sup>This paper is one of a selection of papers in this Special Issue on Construction Engineering and Management.

2012· article· en· W1891577109 sur OpenAlexaffvenueabout
Hassan Nasir, Carl T. Haas, Jeff H. Rankin, Aminah Robinson Fayek, Daniel Forgues, Janaka Y. Ruwanpura

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensUniversity of CalgaryÉcole de Technologie SupérieureUniversity of AlbertaUniversity of New BrunswickUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingReworkProductivityConstruction managementQuality (philosophy)Quality managementEngineering managementPerformance indicatorProject managementProcess managementOperations managementEngineeringBusinessComputer scienceSystems engineeringManagement systemCivil engineeringMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To improve construction productivity and performance, it must be measured. The Construction Sector Council (CSC) has started a Labour Productivity and Project Performance Benchmarking Program for the infrastructure sector of the construction industry in Canada. Metrics were developed for project cost, time, safety, and quality performance; labour productivity; rework; project conditions; and management practices related to health and safety. Data from 19 projects located in different regions of Canada were collected and analyzed. Based on the results and on industry feedback, additional metrics for practices related to project planning, materials management, and construction supervisory skills development were developed. This paper describes the development of the program. Lessons learned during the development and implementation of the benchmarking and metrics program are summarized and steps to establish a sustainable program are identified. It is concluded that a successful program is feasible and has the potential to have broad impact.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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