Hotellikiinteistön linjasaneeraustyön tehostaminen
Notice bibliographique
Résumé
Suurin osa Suomessa rakennetuista kerrostaloista on linjasaneerauksien kannalta tulossa korjausikään, kun 1960–1980-lukujen välissä on tehty noin 55 % Suomen asuinkerrostaloista. 1970- ja 1980-luvuilla rakennettujen talojen linjasaneeraukset ajoittuvatkin pääasiassa 2010- ja 2020-luvuille. Tästä syystä on tärkeää vastata lisääntyvään kysyntään tehokkaammalla tuotannolla.\n\nTämä insinöörityö tehtiin KVR-Rakennus Oy:lle ja aiheena oli tehostaa hotellikiinteistössä tehtävää sukitustyötä. Tavoitteena oli luoda apukeinoja ja ohjeita tuotannonohjaamiselle sekä löytää keinoja kustannustehokkaampaan rakentamiseen.\n\nTeoriaosuudessa tutkittiin Suomessa tehtävien linjasaneerauksien kysynnän kasvua ja syitä, miksi linjasaneeraukseen ryhdytään. Tutkittiin eri linjasaneerausmenetelmiä ja niiden välisiä eroja. Työmaalla tapahtuvasta toiminnasta esitettiin kysymyksiä työnjohdolle ja vastauksissa selvinneisiin epäkohtiin kiinnitettiin tarkempaa huomiota.\n\nTuloksena saatiin esitettyä parannusehdotuksia hotellissa tehtävään linjasaneeraukseen. Työssä tehtiin myös valvontavinjetti helpottamaan tuotannon ohjausta ja työmaan seurantaa.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,021 |
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 ».