Collaboration through innovation: implications for expertise in the AEC sector
Notice bibliographique
Résumé
Collaboration is key for successful delivery of building projects in the Architecture, Engineering and Construction (AEC) sector. Innovative project delivery approaches developed over the past two decades envision new ways of collaborating and specifically aim at improving the performance of and value generated by this key economic sector. Collaboration, however, remains an ill-defined and highly amorphous concept. This makes it difficult to investigate and consequently develop a body of knowledge, which is central to defining a field of expertise in this area. The aim of this investigation is to explore the notion of an expertise in collaboration in the AEC sector and the implications of these innovative project delivery approaches on this expertise. The concept of collaboration is developed across five core entities: structure, process, agents, artefacts and context. These entities are then framed through a critical realist lens to lay the groundwork for a body of knowledge of collaboration in the AEC sector. The impact of the current shift to these innovative approaches is investigated within this framing. The findings set a course of action to develop a body of knowledge and a field of expertise on collaboration in the AEC sector.
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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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,033 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».