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Enregistrement W4416384076 · doi:10.1061/jcemd4.coeng-16673

On- and Off-Site Coordination in a Modular Construction Supply Chain: Domain-Spanning Production Flow Framing and Evaluation

2025· article· en· W4416384076 sur OpenAlexaff
Ningshuang Zeng, Changchun Wang, Qian Chen, Yan Liu, Qiming Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Construction Engineering and Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensOkanagan University College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)Modular designSupply chainProduction (economics)Synchronization (alternating current)Material flowFrame (networking)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As modular construction becomes more popular, the synchronization of off-site manufacturing and on-site construction becomes crucial in influencing project timelines, budget adherence, and overall success. This paper aims to frame a domain-spanning production flow to conceptually analyze and practically enhance the coordination in the modular construction supply chain (MCSC). The qualitative-quantitative mixed method is applied to formulate a four-stage MCSC coordination context, including disruption prevention, response preparation, response execution, and postdisruption recovery, and demonstrate the validity of the domain-spanning production flow and the applicability of the coordination degree measurement method through industry practice and expert validation. The dynamics of the coordination degree underscore that higher coordination levels during response preparation and execution reflect the importance of tight subsystem integration. However, it decreases in postdisruption recovery, highlighting the need to maintain active coordination to stabilize production and resume normal operations. The proposed production flow framing approach extends production theory and synergy theory in construction, and the coordination degree evaluation method can contribute to practical MCSC scenarios, especially in situations affected by disruptions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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