Developing a Framework for Assessing Team Alignment in Construction Using TVD
Notice bibliographique
Résumé
Customers' value is crucial to the success of a construction project, and team alignment is required to steer projects toward their intended value.Alignment is when the right people work together on a project to generate and achieve values that are consistently communicated and accepted.In the architecture, engineering, and building industry, teamwork challenges are inevitable.The existence of a team does not guarantee the success of the project, and a dysfunctional team might result in project failure, wasting resources such as time, money, and energy.Target value design (TVD) is a lean approach that leads the design and construction phases to meet project objectives while adhering to team and project limits.Based on their values, each project has different conditions, facts, or impacts that help strengthen team alignment (factors).Additionally, a team that is aligned has particular qualities that are recognized as attributes.Measuring and assessing team performance based on TVD using factors is complex.This research fills the gap in the literature review concerning the measurement and assessment of team alignment.The process and its results could help construction project leaders regularly assess and identify team strengths and weaknesses to improve team alignment.A case study is also presented to apply the proposed framework to measure team alignment on a construction project, to improve team performance.
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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 | 0,019 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».