A Research Framework for Work Sampling and Its Application in Developing Comparative Direct and Support Activity Proportions for Different Trades
Notice bibliographique
Résumé
Work sampling has been used to indirectly measure crew productivity. Although favoured for being less costly, easy to adopt, and able to provide quick information, previous work sampling studies have not gone beyond identifying the direct, support, and delay proportions of activities to provide a reasonable estimation of productivity. Research into identifying a relationship between work sampling results and productivity has been limited, and an approach to identify the most productive proportion of direct and support activities for different trades has not been developed. This paper proposes a research framework for crew-based work sampling, supplemented by foreman delay surveys and craftsman questionnaires, to establish a relationship between work sampling and productivity, and to identify the effective proportions of direct and support activities for different trades. The paper describes the development of this framework and illustrates the analysis involved by using case study data. Ultimately, this framework will be used to develop a crew-level productivity analysis model, based on subjective and objective factor modeling, supplemented by work study methods, including work sampling.
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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 | 0,088 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».