Entropy-centric framework for understanding and managing project dynamics in construction
Notice bibliographique
Résumé
Traditional construction management methodologies often fail to address unforeseen challenges and uncertainties. This paper highlights that projects can exist in different states, often unidentified by project managers. These varying states necessitate different approaches, indicating that one-size-fits-all methods are insufficient. Using project data, entropy calculations, and simulations within a Design Science Research methodology, this paper offers indicators for evaluating project states and improving decision-making. The application of ChaosCompass to eight real-world projects showed higher entropy in projects exceeding budgets and schedules, indicating greater disorder and unpredictability. Conversely, projects on budget and schedule displayed more controlled progress. The findings reveal a significant correlation between high entropy and low forecast accuracy, underscoring entropy's critical role in project dynamics. This paper advocates an entropy-based approach to construction management, promising a more resilient and adaptable framework to address modern project complexities. • Introduced an entropy-based framework for better decision-making in construction management. • Enhanced interpretation of project dynamics using entropy analysis. • Integrated entropy to support proactive decision-making. • Demonstrated ChaosCompass's effectiveness in detecting high entropy in real-world projects. • Provided case studies showing the link between entropy and project predictability.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».