The Role of Smart Heuristics in Decision-Making Under Uncertainty: Migitating Rework and Its Consequences
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Notice bibliographique
Résumé
Decision-making under risk in construction is typically aligned with the classical rationalist view. Here, statistical methods and formal logic are applied to select the best possible solution from a series of alternatives drawn from credible information to determine their risks. However, in the case of rework—one of the most expensive problems facing construction organizations—its risks cannot be determined due to the absence of information about its determinants. Rework is characterized by uncertainty, and thus, the use of mathematical prescriptions to predict its occurrence is highly questionable. In contrast to the classical view of rationality, we suggest in this article that smart heuristics framed within the bounds of ecological rationality provide an effective decision strategy to accommodate the uncertainty of rework in construction. Using an illustrative case study approach, we demonstrate how fast-and-frugal trees (FFT), a smart heuristic, can be retrospectively constructed from real-world rework events where major safety incidents also occurred and were used as a reference source for decision-making. The research and practical implications of adopting the conceptual lens of smart heuristics to accommodate rework in construction are then discussed.
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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 | 0,000 |
| 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 découle