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Enregistrement W1979151550 · doi:10.1139/l10-063

Buildability factors affecting formwork labour productivity of building floors

2010· article· en· W1979151550 sur OpenAlexvenueno aff
Abdulaziz M. Jarkas

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConstruction Engineering and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormworkProductivityEngineeringPrecast concreteSlabStructural engineeringCivil engineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several factors affect labour productivity, but buildability is one of the most important. A thorough investigation of the literature, however, revealed a dearth of research into the effect of buildability on labour productivity of in situ reinforced concrete construction. Therefore, this research focuses on quantifying the effects and relative influence of the variability of beam sizes, repetition of floor layout, floor area, average slab panel area, intersection of beams, beam–floor area ratio, and percentage of curved beams and nonrectangular slab panels on formwork labour productivity of building floors. Apart from the variability of beam sizes, buildability factors investigated are found to have significant effects on formwork labour productivity, confirming the importance of applying the concepts of rationalization, standardization, and repetition to the design stage of building projects. The findings can be used to provide designers with feedback on how well their designs consider the requirements of buildability principles and the consequences of their decisions on the labour efficiency of the formwork operation. On the other hand, the depicted patterns of results may further provide guidance to construction managers for effective activity planning and efficient labour utilization.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations24
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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