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Enregistrement W4223541757 · doi:10.1108/bij-08-2021-0483

A fuzzy-based competitiveness assessment tool for construction SMEs

2022· article· en· W4223541757 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBenchmarking An International Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCall for bidsProcurementBusinessIndustrial organizationStrengths and weaknessesMarket shareProcess (computing)Resource (disambiguation)MarketingProcess managementOperations managementComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose In highly competitive industries such as the construction sector, companies with limited capabilities struggle to maintain their current standing, let alone acquire more market share. Before they are able to address their shortcomings, these companies need to pinpoint where their performance stands when it comes to market demand. Furthermore, competitiveness is strongly linked with companies' ability to win tenders and deliver the associated construction projects. Tenders are, therefore, a mechanism that reflects the strengths and weaknesses of construction firms and can be deemed an indicator of competitiveness. This paper aims to help small and medium-sized enterprises (SMEs) increase their presence in the construction sector by suggesting a systematic approach to evaluate their competitiveness. Design/methodology/approach Participation requirements were extracted from 11 calls for tenders and organized into categories using a qualitative content analysis. These requirements along with winning assets deduced from the literature constitute the basis of the tool. The qualitative evaluation of the difficulty in satisfying requirements or acquiring assets was transformed into unified, quantifiable scores by means of fuzzy numbers. Findings A total of 233 requirements were found and classified in 3 main categories. In addition, a list of 54 assets organized into five categories was compiled. The entire methodology led to a five-step assessment tool whose output can be depicted on the proposed competitiveness readiness matrix (CRM). Research limitations/implications This study contributes to the limited number of articles discussing the contractor's side in the tendering process. Furthermore, it combines three theoretical perspectives (i.e. resource-based view, relational view, and industry structure perspective), which are scarcely applied in the construction management field. Consideration of the calls for tenders when developing solutions is also a unique aspect of this research when compared to previous studies. Practical implications This tool may help practitioners navigate the rather elusive tendering process by outlining the necessary elements to participate in and win tenders. It may also allow construction firms to better position themselves in the market with respect to customers' requirements and competitors' performances. Originality/value This study provides an approach of both self-assessment and market benchmarking. It assists companies in formulating strategies to become more competitive in general and make better bidding decisions. This is especially interesting because of three aspects: the study is based on a fundamental element of the construction competitiveness concept, i.e. calls for tenders; it offers a mechanism to transform systematically qualitative attributes into quantifiable scores; and it provides a practical and reliable display of the assessment results.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,338 · 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