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Enregistrement W2232643802 · doi:10.5539/ass.v12n1p129

Assessing the Duties and Competencies of Female Quantity Surveyors

2015· article· en· W2232643802 sur OpenAlexvenueno aff
Mastura Jaafar, Jalali Alireza, Nurhafifah Mohd Sini

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcurementActivity-based costingBusinessNegotiationTeamworkControl (management)Work (physics)QuestionnaireAccountingCall for bidsCore competencyConstruction industryOperations managementMarketingManagementEngineeringPolitical scienceEconomicsSociologyConstruction engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Quantity surveyors (QSs) in developing countries remain tied to their traditional duties. This study aims to investigate the level of duties and competencies of female QSs in the Malaysian construction industry. The research objectives are determined via a questionnaire administered to 37 construction firms around Peninsular Malaysia. In relation to the three types of competencies, female QSs possess mandatory competencies in teamwork and conduct rules, ethics, professional practice, communication, and negotiation. They also possess the core competencies of procurement and tendering, quantification and costing of construction work and project financial control and reporting and optional competencies in project evaluation, contract administration, and contract practice. Their main duties are focused on tasks related to the pre tendering, construction, and project completion stages, which involve final account, cost control, costing, and preparation of financial statements. These duties are significantly correlated with major competencies, such as procurement, quantification, costing of construction work, and project financial control. This study shows that the involvement of female QSs in the construction industry in Malaysia remains dominated by the traditional practices. Based on the profile of the respondents, this study considerably reflects the middle categories of female QSs who work in quantity surveying firms.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,259
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,185 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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