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Enregistrement W4401050742 · doi:10.1061/jcemd4.coeng-15064

Understanding Social Interaction and Physiological Patterns in Nonlean and Last Planner System–Based Project Teams: A Comparative Study Using Immersive Virtual Reality

2024· article· en· W4401050742 sur OpenAlexaff
Canlong Liu, Vicente A. González, Gaang Lee, Guillermo Cabrera‐Guerrero, Yang Zou

Notice bibliographique

RevueJournal of Construction Engineering and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTeam Dynamics and Performance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual realityHuman–computer interactionPlannerComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are different interactions and physiological patterns in coordination meetings between non-lean and last planner system (LPS)-based project teams. This phenomenon is the result of the top-down workflow control in the LPS that seems to influence group interaction and physiological processes differently compared to non-lean production planning and control approaches that use a bottom-up workflow control. The current LPS management practices focus on developing performance indicators instead of establishing process-oriented initiatives that optimize the temporal patterns of social interaction and physiological processes. Understanding the differences in behavioral and physiological patterns among non-lean and LPS-based project teams can support non-lean project teams in transitioning to LPS-based social and physiological patterns. Incorporating video recordings and physiological sensors such as electrodermal activity (EDA) can capture group interactions and concurrent physiological responses. The multiuser immersive virtual reality-based LPS simulation game (MILPS) is an innovative simulation tool to investigate these patterns in a controlled environment. This study uses MILPS, EDA sensors, and video recordings to investigate the impact of LPS on social interactions and physiological patterns during coordination meetings. A total of 90 participants, forming 30 groups, participated in a two-round experiment consisting of both non-lean and LPS-based project planning and working tasks. The video and EDA data were analyzed to assess the temporal pattern of interactions and associated shared physiological arousals (SPA) in both rounds. The results indicate that more iterative patterns were observed between interaction phases in LPS-based rounds, whereas more sequential patterns were observed in non-lean rounds. A higher level of SPA was found during the negotiation, identification in LPS-based round compared with the non-lean round. The contribution of this study is twofold: (1) the behavioral and physiological patterns during coordination meetings for both non-lean and LPS-based project teams are characterized; and (2) insights are generated into management and training strategies to facilitate LPS implementation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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