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Enregistrement W2800331316 · doi:10.1108/ijmpb-03-2017-0022

Proposed framework for estimating effort in design projects

2018· article· en· W2800331316 sur OpenAlexaff
Henrique Benedetto, Maurício Moreira e Silva Bernardes, Darli Rodrigues Vieira

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Managing Projects in Business · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceDuration (music)Field (mathematics)Process (computing)Project managementKnowledge managementFocus (optics)Work (physics)EstimationInformation systemProcess managementEngineeringSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to propose a framework to assist in the estimation of effort for projects in the field of design. The study first seeks supporting material to outline an understanding of how design professionals have access to time estimation information for quoting their projects. Design/methodology/approach The work was based on in-depth interviews conducted with 13 professionals from various design sectors that focused on understanding important elements of the project quotation process. Content analysis was performed on the information provided, and four dimensions were identified. A framework that included these dimensions was designed and validated using a focus group composed of professionals involved in project quotation. The framework includes the generation of a project network structure; identifying tasks and their duration for each design activity; and the ways in which this information remains updated and evolves through the incorporation of dynamic systems concepts. Findings The results of this study will be the production of an external knowledge base that designers can use as a basis for performing their profession. Originality/value This study is relevant because there is no information source that addresses tasks and associated durations on which design professionals can rely for the development of quotations.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,287 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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