Impact of Fast Automated Tracking of Construction Components on Labor Productivity
Notice bibliographique
Résumé
Impact of Fast Automated Tracking of Construction Components on Labor Productivity David Grau, Carlos H. Caldas, Carl T. Haas, Paul M. Goodrum,Jie Gong Pages 505-511 (2009 Proceedings of the 26th ISARC, Austin, USA, ISBN 978-0-578-02312-0, ISSN 2413-5844) Abstract: Even though the fundamental importance of construction components in any given project, industry practices still solely rely on the human ability to individually control thousands of these components on the field. This lack of automation frequently results in critical errors that negatively affect project cost and schedule. Recently, though, the undemonstrated notion that materials tracking processes can highly benefit from the implementation of information technologies has been gaining wide industry acceptance. This paper presents the results of a massive study on a large industrial site that aimed at quantifying the impact associated with automating materials tracking processes on craft labor performance. For this purpose, field records from manual and automated tracking processes were collected during the trial. Then, the influence of the automated tracking process on construction performance was determined by considering the manual approach as the baseline for comparison. The results indicate that information technologies can significantly enhance craft labor productivity. Keywords: No keywords DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2009/0045 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».