Overtime and Productivity in Electrical Construction
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.
Notice bibliographique
Résumé
Electrical contractors are at high risk, mainly because of the high percentage of labor in electrical construction activities and the fact that a significant part of their work is last in line in a project, which leads to facing schedule compression. The main schedule compression techniques are overtime, overmanning, and second shift. This paper quantifies the impact of overtime on labor productivity for electrical contractors. Several studies have addressed overtime, but they tend to be old and the source of data is questionable. This paper contains both quantitative and qualitative analyses. The qualitative analysis is based on a survey sent to companies around the United States and Canada and analyzes contractors' responses regarding use of overtime on their projects. The quantitative analysis consists of collecting productivity data from different contractors and studying the effect of using overtime on labor productivity. Statistical models are developed and show the behavior of productivity when using overtime. The quantitative analysis further contains macro and micro approaches. The macro approach model projects where productivity for the whole project is tracked, and no specific overtime schedule is used. As for the micro approach, it shows the effect of using a fixed overtime schedule using the Measured Mile Method (MMM) which compares the productivity in unimpeded time to that in impacted time in order to determine how significantly the project's productivity was impacted. The models developed show that as the number of hours per week increases, the productivity decreases. This study will decrease disputes among owners and contractors regarding the price of additional work. Furthermore, the paper presents a scientific method for forward pricing overtime work and aiding in understanding the risks and rewards of implementing different types of overtime schedules. It also offers valuable insight with regards to safety, supervision, worker fatigue, absenteeism, and other factors related to overtime use.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle