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Enregistrement W2599374319 · doi:10.1139/cjce-2016-0274

Development of an internal benchmarking and metrics model for industrial construction enterprises for productivity improvement

2017· article· en· W2599374319 sur OpenAlexaffvenue
Di Zhang, Hassan Nasir, Carl T. Haas

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensUniversity of WaterlooRegional Municipality of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingProductivityProcess (computing)CraftProcess managementComputer scienceBusinessEngineeringOperations managementMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measuring and improving productivity in construction is a complex issue. This paper introduces the development of an internal benchmarking and metrics (BM&M) model for industrial construction enterprises to help them understand and implement mechanisms for continuously improving construction productivity. Processes are developed in the model for: (1) measuring and reporting craft labor productivity performance; (2) examining productivity influencing factors with respect to construction environment factors and construction practices implementation; (3) establishing a productivity performance evaluation model to understand mechanisms by which the environment factors and construction practices impact productivity; and (4) conducting strategic gap analysis of construction practices implementation. The model is validated on data collected by the designed BM&M process from an industrial construction company, which implemented the model. In conclusion, the model can be effectively used to understand the impact of practices implementation levels on productivity. This contributes knowledge towards implementation of productivity improvement methods in a company.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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