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Enregistrement W4408088310 · doi:10.33087/talentasipil.v8i1.678

Transformasi Kinerja Kontraktor melalui Inovasi Rantai Pasok pada Proyek Pengendalian Banjir dan Pembangunan Embung di Kabupaten Dharmasraya

2025· article· en· W4408088310 sur OpenAlexaff
Idris Sardi, Nasfryzal Carlo, Riki Adriadi

Notice bibliographique

RevueJurnal Talenta Sipil · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMultimedia Learning Systems
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness administrationBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infrastructure projects require coordination and high efficiency in implementation. Innovation in supply chain management was identified as one of the key factors to improve contractor performance, which includes time, cost efficiency, and quality of work output. The dam construction project and flood control facilities/infrastructure in Dharmasraya district has recently been seen to be quite active, but nevertheless, the problem of delay in completing work seems to be a coloring in the reports of these projects. This is due to the lack of planning and material management from the implementing contractor. This is quite concrete evidence that there is a problem with the performance of the contractor executing the project. The purpose of this study is to identify the dominant factors and factors that affect the construction supply chain in the Flood Control Facility Development and Infrastructure project in Dharmasraya district, and determine the relationship between the supply chain (factor X) and contractor performance. This study uses a quantitative method by distributing questionnaires to respondents. The selected respondents are parties related to the Batanghari Hilir flood control infrastructure development project in Dharmasraya district for the 2019-2022 fiscal year. The results of this study are found to be 6 factors that affect the construction supply chain in the Embung Development project and flood control facilities/infrastructure in Dharmasraya district. The 6 factors are material factors, procedural factors and price changes, financial factors, process factors and work plans, work implementation factors, and procurement and payment factors. The SCM factor that has the most dominant influence is the material factor. The practical recommendations resulting from this study can be used by contractors and other stakeholders to optimize project performance through effective supply chain innovation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,005

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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