Decision Support Tool for Enhancing the Economic Impact of Construction using Offsite Systems
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry is facing productivity stagnation across the globe, and several hypotheses to explain this phenomenon exist, most often associated with low use of digitisation, skills shortages and unpredictable market trends. Yet the economic context is more multi-faceted and the different economic drivers are closely interconnected, however research typically addresses each in isolation. This research paper aims to decipher the influence of key economic drivers on the economy, using the UK context as a barometer for international trends, and proposes how offsite technologies with varying levels of value added in the factory may be utilised to mitigate economic challenges. To achieve this, two key objectives were set: firstly to propose a theoretical framework supported by previous research on decision-support for offsite systems; and secondly to develop an infographic style visualisation to express this theoretical framework as an interactive tool. Following from the dual nature of the research objectives, the research employs a mixed methodology rooted in qualitative research techniques dealing with complex subject matters. A robust literature review with associated subsequent framework proposal was the first stage of the research, followed by data visualisation experiments and tools usability trials using focus group methods to collect preliminary data. The results indicated that there was existing evidence upon which to base the theoretical framework for enhancing economic impact using offsite solutions, with six key strands: sustainability, culture, human capital, productivity, digitisation and regulatory. However, the visualisation of this framework into an interactive tool was a novel concept and required an inter-disciplinary approach for data representation. Overall, this paper presents a unique qualitative tool, which can be utilised to simplify the concepts behind offsite construction and the potential economic impact of using offsite. The tool is aimed at decision-makers and stakeholders who may not be familiar with modern methods of construction, and those who would like to prioritise offsite benefits in a given scenario.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,003 |
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 ».