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Enregistrement W6990134750

Conception d'un système de mesure et de suivi de la performance pour une entreprise intégrée du domaine de l'immobilier et de la construction

2020· other· fr· W6990134750 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)PilotageSecondary surveillance radar
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le secteur de la construction s’avère très lucratif, ce qui lui permet d’être un moteur économique à l’échelle internationale. Malgré ce statut, il est possible de constater que la productivité du secteur est grandement en retard comparativement à d’autres secteurs et que la pleine capacité des gains potentiels n’est pas exploitée. C’est dans cette optique que s’intègre cette maîtrise dont le but est de mettre en place une méthodologie permettant l’utilisation d’un système de mesure de la performance à l’échelle d’un projet de construction, en passant par les quatre grandes étapes de l’analyse d’affaires. Ainsi, ceci permettra de faciliter la communication entre les intervenants d’un projet de construction et la gestion des trois principaux indicateurs de réussite, soit les coûts, les délais et la qualité. Pour ce faire, une revue systématique de la littérature a été faite afin d’établir un état de l’art sur la performance et les modalités de son application dans la construction. Ensuite, une méthodologie pour implanter la gestion de la performance a été élaborée puis testée en collaboration avec une entreprise de la ville de Québec pour un scénario de déploiement donné. La dernière étape du projet a consisté au raffinement de la méthodologie dans un contexte de prédiction de la clientèle pour un projet de construction donné. Somme toute, l’étude a permis d’expliciter les concepts essentiels à la mise en place de la gestion de la performance pour une entreprise de construction, tout en démontrant au moyen de tableaux de bord les retombées possibles d’une telle application dans un projet de construction réel. En effet, peu d’études discutent du sujet et encore moins démontrent les bénéfices quantitatifs liés à son implantation. Cette étude en fait l’illustration et par conséquent contribue respectivement à la science et à l’industrie en proposant une méthodologie claire et reproductible pour d’autres entreprises de ce secteur.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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