A framework for benchmarking e-procurement in the AEC industry
Notice bibliographique
Résumé
The architecture-engineering-construction (AEC) industry applies a wait-and-see approach because there are no suitable strategic electronic procurement (e-procurement) solutions for the industry. The benefit of electronic procurement is anecdotal for the industry in advance of determining its value. It is necessary to evaluate e-procurement and measure the added value during implementation in order to motivate users to adopt it. In this research project a survey was conducted to provide a clearer picture of the level of penetration of e-procurement. Functional benchmarking parameters were established to quantify the values of e-procurement and an adoption of these parameters in the AEC industry was presented for a later comparison between the construction sector and manufacturing industry. The results of the comparison indicate potential opportunities for e-procurement in the AEC industry. However, there is a conflict with the real situation in the industry in that e-procurement service providers are focused on the supply side not on the demand side; and there is another conflict with current trends in that e-procurement technological providers are focus on individual enterprises not on industry associations. To overcome the conflicts, an electronic business platform is suggested as a strategic e-procurement model for the industry.
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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 | 0,051 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».