A Case Study on Micro Social Network Structure of Building Industrialization: Based on Structural Hole Theory
Notice bibliographique
Résumé
The industrial chain of building industrialization (BI) has been forming in China during the latest three decades development, which gradually presents a trend of networking. However, the enterprises’ implementations of building industrialization are far from satisfactory. Both practitioners and managers hold the same confusions: Who is controlling effective information resources by occupying critical path in BI network? Who decides the flow direction of materials resources in the network? To solve these doubts, this paper makes an analysis of building industrialization micro social network based on the structural hole theory. A typical industrialized construction project in Shenzhen (China) was selected for the empirical study. Firstly, a questionnaire survey is conducted to collect authentic data and Ucinet is used to delve structural holes by four indicators named effective size, efficiency, constraint and hierarchy. Secondly, the roles and function of stakeholders would be re-explained by the theory of brokerage roles. The outcomes of social network analysis indicate that developer is the information hinge of this BI project due to its largest value of effective size as well as lowest constraint. From the perspective of resource control, contractor and component supplier also occupy critical structural holes and play important roles in building industrialization network. But to some extent, the network of BI in China is not optimized. Thus, enterprises should try to adopt some reasonable accretive measures according to the market condition and self-position.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».