Advancing Off-Site Construction: Assessing Organizational Maturity and Capabilities in the Canadian Construction Industry
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry, despite being a vital sector for societal growth, has struggled to match the accelerated growth seen in other peer industries. Over the past two decades, productivity within construction has remained stagnant, posing challenges to meeting societal demands and sustainability targets. Recognizing the potential of digitalization to revolutionize construction processes, this research addresses the critical need to assess and benchmark organizational maturity and capabilities in the Canadian construction industry, particularly in the context of off-site construction methodologies. This research project aims to establish a comprehensive method for assessing organizational capabilities related to off-site construction, thereby providing insights into current capacities and offering guidance for industry stakeholders to embrace advanced technologies and practices. Building upon an established international framework, the project evaluates organizational maturity across dimensions of people, process, and technology. By focusing on phases of design, manufacturing, and construction, the project will provide a nuanced understanding of the construction industry's readiness for off-site construction adoption. The project provides a conceptual framework to enable construction companies to evaluate their maturity levels relative to industry peers, considering factors such as geography, size, and organizational type. By facilitating this benchmarking process, the research fosters a culture of continuous improvement and innovation within the Canadian construction industry. Ultimately, the findings of this research will contribute to the advancement of off-site construction practices, enhancing productivity, sustainability, and overall industry performance.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».