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Enregistrement W3041548110

Measuring the level of supply chain robustness during construction mega-projects

2020· article· en· W3041548110 sur OpenAlexaboutno aff
Dany Julien

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain Resilience and Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMega-Supply chainRobustness (evolution)BusinessComputer scienceRisk analysis (engineering)Environmental economicsIndustrial organizationEconomicsMarketing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Too often mega-projects are completed late and over budget. Nevertheless, there is no holistic model, nor any solid-proof framework, nor theories which measures performance and productivity pertaining to the construction activities. One solution proposed by the researcher, is the formulation of an artifact or design, known as the Construction Performance & Productivity Model (CPPM), which integrates a supply chain framework. The Construction Performance & Productivity Model seeks to attenuate the managerial problematic in the industry with the vision to develop a design that would make the Canadian construction industry more competitive. The framework of the model has a supply chain approach, provides real-time measurement with performance attributes and metrics that are pertinent to the construction industry. It is also friendly to users and covers all phases of construction mega-projects. The research over the years evolved from the freedom of adopting various methodologies and theories. The paradigm of Design-Science Research (DSR) was selected because it espouses this academic freedom in design, science and real-life environment. Through a Participant Observation (engineering phases) and Action Research (construction activities), using the SCOR Model as its base, enriched and minimised through a series of semi-structures interviews and one survey, the research found the most important performance attributes and metrics that performed best in the model (CPPM) were the ones belonging to the categories of EPCM Agility, followed by Project Controls and Procurement Reliability. The researcher believes this doctoral thesis has permitted the science to progress because its model (CPPM) relates its seven (7) constructs to megaprojects, reinforced by four (4) years of observations, is validated through a series of principles, processes, evaluation, contribution and justification knowledge. Moreover, the model’s originality and inventiveness are different from the ones found in construction literature. Finally, the researcher concludes the CPPM has achieved a level of consistency for the construction site it was only tested to it. Understanding the model’s limitations, this research offer opportunities to other scientists to further the model validity by testing it in different construction sites.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,158 · 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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