A Mixed Review of Cash Flow Modeling: Potential of Blockchain for Modular Construction
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
Cash is considered the most critical resource in construction projects. However, many contractors fail to obtain adequate liquidity due to a lack of proper cash flow management. Therefore, numerous research studies have been conducted to address cash flow-related issues in the construction industry. However, the literature still lacks a comprehensive review of cash flow management, methods and topics, in the construction industry. This study contributes by providing a holistic, up-to-date, and thorough review of 172 journal articles on construction cash flow. To achieve this primary objective, the study applies a mixed review methodology using scientometric and systematic reviews. The scientometric analysis provides the most contributing scholars, the timeline of cash flow research attention, and keywords clustering. On the other hand, the systematic analysis categorizes the cash flow themes, identifies current literature gaps, and highlights future research areas in the cash flow domain. The results show that cash flow analysis gained more research attention in the last two decades, cash flow-based schedule is the most frequent topic in the literature, and optimization techniques are predominant in the literature. Consequently, the study highlights five potential research frontiers. Further, an automated payment framework for modular construction projects using Blockchain-based smart contracts is developed to address some of the literature limitations. This study provides a guideline for future research efforts and raises researchers’ awareness of the latest trends and methods of construction cash flow analysis.
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 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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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