Framework for Assessing the Impact of Construction Research and Development on the Construction Industry and Academia
Notice bibliographique
Résumé
Academia and the construction industry are linked by a strong collaborative relationship through research and development (R&D); both have expectations for outcomes and impacts as incentives to maintain this relationship. However, assessing outcomes and measuring impacts is often challenging. To address this challenge, an evaluation framework for assessing the impact of construction R&D on the construction industry and academia is proposed in this paper. This framework consists of a “logic model” and an “evaluation plan” to define and evaluate construction R&D impacts on both the construction industry and academia. The logic model helps to define the relationship between academia and the construction industry in terms of inputs, outputs, and outcomes and impacts; this relationship is expressed using “if-then” rules to relate the inputs to outputs, and the outputs to outcomes and impacts. The evaluation plan helps determine the fulfillment degree of the expected outcomes and impacts from the perspectives of both the construction industry and academia. The proposed evaluation framework will help quantify and assess the impact of construction R&D on the construction industry and on academia so that the inputs of both parties can be better used to deliver the outcomes each expects.
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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 | 0,039 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».