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Enregistrement W2936490869 · doi:10.14455/isec.res.2019.179

THE POTENTIAL OF KNOWLEDGE MANAGEMENT ON CONSTRUCTION SITES

2019· article· en· W2936490869 sur OpenAlexaboutno aff
Cornelia Ninaus, David Knapp

Notice bibliographique

RevueProceedings of International Structural Engineering and Construction · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCivil and Structural Engineering Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementBusinessMultidisciplinary approachProcess (computing)Investment (military)Variety (cybernetics)Knowledge sharingKnowledge transferPhase (matter)Quarter (Canadian coin)Order (exchange)Operations managementComputer scienceEngineeringFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge management is the process of creating, sharing, using, and managing knowledge, one of the most valuable organizational resources. This approach is well-known in Austria's industrial sector, but applied only in major construction companies. It is mainly used to share knowledge between different departments, but it is not commonly found on construction sites. During the construction phase a variety of separate firms build a temporary multidisciplinary organization, to produce investment goods. To show the potential of knowledge management on building sites in Austria, 78 interviews were conducted. Construction sites of different types (new construction and refurbishment of buildings) were taken into account in order to guarantee a representative outcome. The highest cost-benefit ratio for knowledge management can be seen in knowledge intensive processes. The execution phase is characterized by craftwork which often includes many routine steps. But the survey shows that almost a quarter of the daily business is about knowledge intensive processes while the amount doesn't correlate with the working experience. Furthermore, on construction sites with many trades the lack of information and knowledge transfer is the cause of nearly a quarter of the problems faced. The findings indicate the need for knowledge management on construction sites and the potential grows with the number of trades. The teambuilding process can be seen as the most important step for an efficient knowledge management during the execution phase.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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