MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3186607705 · doi:10.36680/j.itcon.2021.021

Maturity-based mapping of technology and method innovation in off-site construction: conceptual frameworks

2021· article· en· W3186607705 sur OpenAlexaffabout
Alaeldin Suliman, Jeff H. Rankin

Notice bibliographique

RevueJournal of Information Technology in Construction · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingMaturity (psychological)Scope (computer science)Context (archaeology)Capability Maturity ModelConceptual frameworkProcess managementTechnology roadmapKnowledge managementComputer scienceSystems engineeringEngineeringBusinessMarketingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The construction industry has been associated with inefficiencies. In contrast, Off-Site Construction (OSC) is a modern method of construction that has demonstrated significant improvements over conventional on-site methods. Despite that, OSC represents a tiny portion of the construction industry with a limited rate of diffusion and acceptance. One reason for that is associated with the lack or immaturity of OSC-related research and innovation benchmarking. This benchmarking helps in expanding OSC implementation as a component in driving and directing OSC research as well as roadmapping and measuring the innovation advancements. Hence, this study was intended to contribute to the OSC benchmarking by mapping innovation that paves the road towards building a strategic research and innovation roadmap in OSC. Among different innovation types, this study is limited to two types: technology-oriented and OSC method-oriented innovation. Unlike the traditional roadmaps in the literature, the envisioned roadmap design for OSC innovation in this study is based on maturity modelling. This design includes four components: framework, maturity scales, benchmarks, and targets. However, the focus of the current stage is on the developing the mapping components (framework and maturity scales). Consequently, two sets of frameworks and maturity models were developed to realize the two identified innovation types in OSC. The applicability of these frameworks and scales was demonstrated through hypothetical examples and a case study that is limited to technology-oriented research in the Canadian context. Accordingly, the subsequent case study scope embraces the last three research community meetings (2015-2019) relevant to our study in the indicated context. Based on this case study, the framework was found easy to understand, simple to implement, scalable, applicable across different contexts, and facilitates capturing benchmarks and targets. This confirms promising benefits of the developed frameworks and their effectiveness in roadmapping OSC innovation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeAutre devis
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Information Technology in ConstructionMême sujetBIM and Construction IntegrationTravaux en français237 207