A research and development framework for integrated project delivery
Notice bibliographique
Résumé
Integration and collaboration within construction projects are seen as responses to the construction industry’s inherent efficiency and performance issues. New project delivery methods, such as integrated project delivery (IPD), have emerged as potential solutions to enable this integration and collaboration to overcome the industry's inherent challenges. The number of studies published on IPD has increased rapidly in recent years, covering many aspects of this innovative approach. However, as IPD is still emerging, many questions remain around its components, their instantiation, and the areas of research and development needed to support their progression within academia and industry. This study aims to establish a comprehensive view of the current landscape of IPD research and identify the domains that are underrepresented through the development of an R&D framework. The framework aims to help both researchers and practitioners navigate the different components of IPD and guide research efforts to further their development. The R&D framework is built upon established frameworks and a systematic literature review of 175 papers from 2017 to 2022 and was validated using data from three case studies. The research findings identified a framework with six primary themes and 19 sub-topics that relate to both′ well-explored and under-researched aspects of IPD.
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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 | 0,097 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,019 |
| Communication savante | 0,019 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».