Identification and Evaluation of the Key Decision Support Factors for Selecting Off-site Construction in Canada: A Building Information Modeling (BIM)-enabled Approach
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry lags behind other sectors in terms of productivity performance, with many megaprojects experiencing cost overruns. While there are various reasons for this, the most significant one is the lack of efficiency. Adopting the off-site construction (OSC) methodology can improve productivity by enhancing project efficiency mainly in terms of time, cost and quality. Although OSC, off-site manufacturing (OSM), Industrialized Building System (IBS), prefabrication, modular, or other similar terms are not novel concepts, it is essential to shift any aspect of construction project activity from traditional onsite methods to a controlled, factory-based and manufacturing concept of production. Industrialization and digital fabrication have gained significant prominence in recent years, as they are perceived as a viable solution to the issues faced by the construction sector. As OSC is gradually gaining interest in building projects, it is crucial to identify and validate the key decision support factors (KDSFs) for selecting an appropriate OSC method from the early design stage. The purpose of this study is to identify, verify, and evaluate the KDSF for selecting OSC in Canada. This study utilized a mixed-methods design, comprising a systematic literature review (SLR) and pilot expert reviews through semi-structured interviews and surveys, to accomplish the research objectives and ensure the validity and reliability of the findings. Twelve interviews were conducted to validate and analyze the KDSFs, which were then prioritized using the mean score (MS) analysis and weighting function. Based on the research methodology, 32 KDSFs were validated and grouped into 7 'dimensions'. Further analysis concluded that the most important 'dimension' in selecting OSC for a building project in Canada is project time which consists of the design period, production time, mobilization and transfer time, as well as the assembly, and construction periods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».