Prioritizing Construction Labor Productivity Improvement Strategies Using Fuzzy Multi-Criteria Decision Making and Fuzzy Cognitive Maps
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Construction labor productivity (CLP) is affected by various interconnected factors, such as crew motivation and working conditions. Improved CLP can benefit a construction project in many ways, such as a shortened project life cycle and lowering project cost. However, budget, time, and resource restrictions force companies to select and implement only a limited number of CLP improvement strategies. Therefore, a research gap exists regarding methods for supporting the selection of CLP improvement strategies for a given project by quantifying the impact of strategies on CLP with respect to interrelationships among CLP factors. This paper proposes a decision support model that integrates fuzzy multi-criteria decision making with fuzzy cognitive maps to prioritize CLP improvement strategies based on their impact on CLP, causal relationships among CLP factors, and project characteristics. The proposed model was applied to determine CLP improvement strategies for concrete-pouring activities in building projects as an illustrative example. This study contributes to the body of knowledge by providing a systematic approach for selecting appropriate CLP improvement strategies based on interrelationships among the factors affecting CLP and the impact of such strategies on CLP. The results are expected to support construction practitioners with identifying effective improvement strategies to enhance CLP in their projects.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle