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Enregistrement W2105356973 · doi:10.1139/cjce-2012-0531

Factor analysis of the interface management (IM) problems for construction projects in Alberta

2013· article· en· W2105356973 sur OpenAlexaffvenueabout
Nesreen Weshah, Wael El Ghandour, George Jergeas, Lynne Cowe Falls

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensInnovative Targeting Solutions (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterface (matter)Construction managementBiddingProject managementWork (physics)Construction industryEngineeringComputer scienceConstruction engineeringEngineering managementOperations managementCivil engineeringBusinessSystems engineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interface management (IM) is one of the major keys for construction project success. The severity of interface problems for different projects does not only delay the project, but also impacts overall project performance. This paper is an extension of a previous work that defined major IM problems in Alberta’s construction projects. This research study intended to investigate, identify, and classify interface problem factors in Alberta’s construction projects. The study included four stages. The first stage was a comprehensive literature review, pilot studies and face-to-face interviews in industry. In the second phase, a web-page questionnaire was conducted with participants from industry. Based on that, in the last two phases, a factor analysis and Pearson’s correlation matrix were applied on the collected data. The study identified six IM factors, namely: “management”, “information, bidding and contracting”, “by-law and regulation”, “technical engineering and site issues”, and “other interface problems”. Finally, correlation between IM factors and different construction data was tested. The data analysis results provided a comprehensive view of the main causes behind IM conflicts in Alberta’s construction industry.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSans objet
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

Citations31
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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