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Enregistrement W2028472385 · doi:10.1155/2014/203427

Simulation-Based Fuzzy Logic Approach to Assessing the Effect of Project Quality Management on Construction Performance

2014· article· en· W2028472385 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Quality and Reliability Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésFuzzy logicComputer scienceQuality (philosophy)Discrete event simulationIndustrial engineeringRisk analysis (engineering)Management scienceSystems engineeringOperations researchArtificial intelligenceEngineeringSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports the development of an approach to integrate the appropriate modeling techniques for estimating the effect of project quality management (PQM) on construction performance. This modeling approach features a causal structure that depicts the interaction among the PQM factors affecting quality performance in a given construction operation. In addition, it makes use of fuzzy sets and fuzzy logic in order to incorporate the subjectivity and uncertainty implicit in the performance assessment of these PQM factors to discrete-event simulation models. The outcome is a simulation approach that allows experimenting with different performance levels of the PQM practices implemented in a construction project and obtaining the corresponding productivity estimates of the construction operations. These estimates are intended to facilitate the decision making regarding the improvement of a PQM system implemented in a construction project. A case study is used to demonstrate the usefulness of the proposed simulation approach for evaluating diverse performance improvement alternatives for a PQM system.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,316 · 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