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Enregistrement W2028931726 · doi:10.1061/(asce)co.1943-7862.0000469

Streamlining the Construction Productivity Improvement Process with the Proposed Role of a Construction Productivity Improvement Officer

2011· article· en· W2028931726 sur OpenAlexaff
Upul Ranasinghe, Janaka Y. Ruwanpura, Xin Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Construction Engineering and Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityContext (archaeology)Competitive advantageConstruction industryProcess (computing)Work (physics)BusinessIndustrial organizationPosition (finance)OfficerEngineeringProcess managementOperations managementMarketingComputer scienceConstruction engineeringEconomicsEconomic growthGeographyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Construction productivity improvement has become a key area of focus among academia and industry over the last decade attributable to its strong potential in benefitting the construction industry. Despite its high impact on the construction industry, productivity improvement is still an area in which much research work needs to be done to explore its true potential in a practical industry context. Today’s construction industry seems to adopt productivity improvement initiatives to gain a competitive edge in the global market place; however, systematization of these approaches is still an area of concern. This paper discusses a framework for the implementation of productivity improvement activities on a construction site, making the process more systematic, accountable, and sustainable with the creation of the construction productivity improvement officer (CPIO), a dedicated position, on construction sites.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations22
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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