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Enregistrement W7043351036

Simulation d’implantation de solutions d’amélioration continue dans un contexte de construction multiétages préfabriquée en bois

2021· other· fr· W7043351036 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Construction industryDispose patternSugar industry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans un contexte de développement durable accrue, le secteur de la construction se transforme et innove avec de nouveaux matériaux pour réaliser des infrastructures plus durables. Au cœur de cette transformation se situe le bois. Profitant de nombreuses découvertes, le bois se trouve être un candidat essentiel pour ériger des bâtiments multiétages. L’utilisation de la construction industrialisée est très répandue au Québec dans le domaine résidentiel, mais ne dispose pas des techniques et solutions efficientes pour relever le défi du multiétages. Le projet proposé ici se concentre donc à l’étude des solutions à proposer aux industries de la préfabrication en bois pour le domaine du multiétages afin d’accroître leur performance globale. Une revue de littérature permet en premier lieu de rendre compte des solutions les plus innovantes et les plus efficaces dans les industries connexes réalisant des constructions préfabriquées multiétages en béton et en acier. Par la suite, un cas d’étude permet de comprendre l’état existant de l’industrie de la construction au Québec tout en mettant en lumière les difficultés rencontrées autour de projets multiétages. En considérant les limites de l’étude de cas ainsi observée, le projet propose une solution issue de la littérature, soit l’implantation du Lean manufacturing, pour rencontrer l’objectif de la recherche. En dernier lieu, le projet élabore un modèle de simulation pour simuler l’unité de production dans le but pouvoir mesurer théoriquement une solution et en déterminer les gains potentiels. Le projet permet alors de montrer que des améliorations issues du Lean Manufacturing permettent de réaliser des gains pour accroître la performance globale de l’entreprise étudiée. Finalement ce mémoire livre un état des lieux et des pistes de solutions envisageables au regard des résultats des observations et des simulations réalisés dans ce projet.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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'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

Citations0
Publié2021
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