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Enregistrement W7033699149

Review of the project management practices from the contractors' perspective to respond to the identified critical challenges in the Canadian green construction industry

2023· other· en· W7033699149 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLibraries and Information Services
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveConstruction industryGovernment (linguistics)Variety (cybernetics)Order (exchange)Process (computing)Green building
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Green construction has been adopted by the Canadian construction industry as a result of the demand for sustainable building techniques. However, green projects must overcome various challenges in order to be successful. 
\n
\nThis study identifies and analyzes the challenges encountered by green building contractors in Canada, as well as the strategies employed to respond to these challenges. 
\n
\nTen contractors were interviewed in addition to a literature review and the Fuzzy analytic hierarchy process (AHP) method. The literature review revealed that there are 34 challenges that fall into six categories. The Fuzzy AHP analysis ranked these categories as follows: market trends, time-related, financial, construction process-related, government-related, and technology challenges. 
\n
\nThe interviews revealed that contractors employ a variety of strategies to overcome such challenges, such as keeping up with industry trends, increasing efficiency, conducting research and development, implementing effective project management, advocating for government incentives, and fostering collaboration among stakeholders. 
\n
\nThese findings highlight the need for continued research and advocacy to promote green building practices and green construction incentives in Canada.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,248 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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