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Enregistrement W3023465892 · doi:10.5539/mas.v14n5p63

Strategically Measuring Quality of Existing Building Stock

2020· article· en· W3023465892 sur OpenAlexvenueno aff
Arie Stapper, Christoph Maria Ravesloot

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess managementAsset managementCorporationStrategic planningBusinessQuality (philosophy)Computer scienceStock (firearms)Strategic managementOperations managementRisk analysis (engineering)Operations researchFinanceMarketingEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dutch housing corporations generally have two methods of assessing the strategic value of existing housing stock. The first is by calculating the financial return on investments with a life expectancy of fifty to sixty years. The second method is to balance the technical quality against maintenance and renovation planning. A Dutch housing corporation needed a integrated method, so in a single case study, a new method was developed based on research on how to monitor the technical and financial assets better. Four problems were detected: (1) the existing strategy did not seem to be resilient to future changes, (2) there was no instrument for measuring progress, (3) there was no way to translate strategic data to individual estates and (4) there was no instrument for monitoring the results of improvements set off against the strategic goals. With one integrated tool to fix these four problems, an integrated approach to a closed asset management strategy and policy would be available. Such a tool would make it possible to make adjustments to the strategy based on facts gained by measuring the results of former adjustments to the strategy. The goal of this paper is to present the research supporting the design of a new model. The result, the so called Return Matrix, is a fully elaborated model. It supports the management team in decision making about strategy (five years) and vision (twenty years) development. It creates insight into and support for the outcome of the strategy among policy professionals, staff and colleagues. And finally, it creates understanding among the tenants, it s understood and supported by the civil servants and gets approval and agreement of cooperation from the municipal executives. With the knowledge gained by this study, it will not be difficult to compose the instrument for other cases too.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,276
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,021 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
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