Managing architectural competitions: Empirical evidence from practices in the UK and Italy
Notice bibliographique
Résumé
Since project based organizations are a typical configuration in the architecture industry, two streams of research are relevant for architecture practices. (1) Team management, as architecture design and production originate from collaborative networks among multiple actors, but results from empirical studies have been inconsistent regarding which variables are predictive of team performance and project success. (2) Project management, as management in organizing practices has grown in recent years, even if existing research has difficulty with linking performance attributes to specific factors such as organizational form, company culture or strategy. Based on these premises, the paper focuses on architecture competitions which are a currently debated topic and one of the most important rituals to acquire work. The aim is to explore how competitions are part of the practice's business strategy and how teams work on competitions' proposals. We analyse and compare two case studies of middle-sized architectural practices (around 30-40 employees), one in Italy and one in the UK, competing for work through competitions. Preliminary findings suggest that architectural competitions can serve both exploration and exploitation strategies and are based on a collaborative design process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».