MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2060112169 · doi:10.1061/(asce)0733-9364(2008)134:8(575)

Delay Analysis under Multiple Baseline Updates

2008· article· en· W2060112169 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 Construction Engineering and Management · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaseline (sea)Critical path methodComputer scienceScheduleStatic timing analysisRepresentation (politics)Resource (disambiguation)Operations researchIndustrial engineeringReal-time computingSystems engineeringEngineeringComputer networkEmbedded systemOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Windows delay analysis has been recognized as one of the most credible techniques for analyzing construction delays. To overcome some of the drawbacks of windows delay analysis, this paper introduces improvements to a computerized schedule analysis model so that it will produce accurate and repeatable results. The model considers multiple baseline updates due to changes in the durations of the activities and the logical relationships among them, as well as the impact of resource overallocation. The model uses a daily window size in order to consider all fluctuations in the critical path(s) and uses a legible representation of progress information to accurately apportion delays and accelerations among project parties. A simple case study has been implemented to demonstrate the accuracy and usefulness of the proposed delay analysis model. This research is useful for both researchers and practitioners and allows detailed and repeatable analysis of the progress of a construction project in order to facilitate corrective actions and claim analysis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,449
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,245 · 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