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Enregistrement W4381052724 · doi:10.1108/sasbe-01-2023-0006

Modeling relational performance of the supply chains for prefabricated housebuilding in New Zealand

2023· article· en· W4381052724 sur OpenAlexaff
Rehan Masood, Krishanu Roy, Vicente A. González, James B.P. Lim, Abdur Rehman Nasir

Notice bibliographique

RevueSmart and Sustainable Built Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalitySupply chainSustainabilityQuality (philosophy)PrefabricationBusinessArchitectural engineeringMarketingEngineeringCivil engineeringCreativity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Prefabricated construction has proven to be superior in terms of affordability and sustainability over the years. As a result of sustainable production, prefabricated housebuilding has evolved into a distinct industry reliant on supplier companies acting as supply chains (SCs) for housing projects. These companies' performance is critical to the successful implementation of prefabricated housebuilding technologies. However, in comparison to those choosing manufacturing as a strategy in other industries, the life span of these companies, providing innovative housing solutions, is relatively short. This is due to critical factors influencing the performance, but the inter-relationship of the performance dimensions is more significant. This study establishes the inter-relationship of the companies involved in house building with steel prefabricated housebuilding technologies. Design/methodology/approach The most recent factors were extracted from the literature. The relationships were developed using the interpretive structural modeling (ISM) method with the input from industry experts, and the driving factors were determined using the Matrice d'Impacts Croisés Multiplication Appliqués à un Classement (MICMAC) technique. Findings Critical performance factors were classified according to performance dimensions, ranked and classified based on driving and dependence power. The inter-relationships among the performance dimensions of time, quality, cost, delivery, features and innovation were determined. Key performance strategies were proposed for prefabricated housebuilding companies involved in manufacturing and/or assembly of steel products. Originality/value This study established the interrelationship of performance dimensions for prefabricated house building (PHB) companies to develop strategies against critical challenges to remain competitive in the housing market. Previous research had not looked into interrelationship among the performance dimensions. The proposed performance strategies are applicable to supplier organizations using steel prefabricated technologies in similar markets around the world.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,175 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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