Advancing Architecture and Engineering Education for Project Value Delivery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Delivering project value primarily depends on understanding project stakeholders' different needs and requirements and translating these needs into a well-constructed facility. This concept is usually insufficiently revealed using different terminologies during the educational journey of architecture, engineering, and construction (AEC) professionals. The goals of this research are to (1) investigate students' and practitioners' familiarity and knowledge about the concept of value, (2) explore underlying gaps in teaching value in AEC education, and (3) propose essential practices to overcome identified educational shortcomings. For this purpose, combined qualitative and quantitative approaches were used to evaluate responses by students and practitioners, including a structured survey, interviews, and statistical analysis. The paper introduced a framework for educational content that supports value delivery using lean principles, design thinking, sustainability, and digital collaborative technologies. The survey and interviews revealed a major deficiency in students' and practitioners' familiarity with the concept of delivering value and the tools needed to enhance it. Thus, a knowledge gap about delivering project value was identified in AEC curricula. Additionally, cross-disciplinary engagement and collaboration efforts were found to be insufficient. Students and practitioners revealed doubts about the relevance of academic projects. Nonetheless, participants confirmed the importance of providing a better understanding of the value concept and related practices. The proposed framework for better incorporating the value concept into AEC curricula has the potential to improve project outcomes and satisfaction in the AEC industry.
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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 | 0,001 | 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