How Innovation is Impacting Productivity in the Construction Industry: A Review and Case Study of the Canadian Research Landscape
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry is undergoing a paradigm shift focused on innovation leading to increases in producitivity and sector sustainability. This paper explores opportunities for innovation and collaboration to influence productivity within the construction sector, encompassing project delivery and organizational structures, project management practices, and the development of construction materials and products. Recent innovations include the adoption of modern construction methods like prefabrication and modular construction, which have been proven to increase producitvity, minimize waste and reduce emissions while enhancing worker safety and product quality. Digital technologies play a crucial role in improving management and planning accuracy, coordination, and the optimization of labour and energy usage throughout a structure's lifecycle. Efforts to promote both productivity and sustainability in construction represent disruptive innovation, necessitating fundamental changes to products and processes. The research draws on economics and construction engineering management perspectives to analyze how innovation initiatives can drive transformative outcomes in the industry. It discusses ongoing research activities in the Canadian construction sector, focusing on themes like construction digitization and productivity, and highlights the need for collaboration among academia, industry, and government agencies to address knowledge gaps and facilitate knowledge mobilization. The paper concludes with insights gleaned from a recent environmental scan, which identified opportunities to strengthen national research clusters, address research gaps, and enhance knowledge dissemination efforts to overcome barriers to innovation. Overall, this paper contributes to the body of knowledge on construction innovation and productivity.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».