A Literature Review on Global Construction Productivity Measurement: A Cross-Sectoral Approach
Notice bibliographique
Résumé
Advanced construction practices such as Modern Methods of Construction (MMC) have gained significant traction across construction sectors globally with the US and Europe reporting $22 billion in annual cost savings and $1.6 billion in capital productivity gains by scaling MMC practices in 2019 as reported by McKinsey & Co.The Canadian construction sector in recent years has not achieved similar returns to scale on its productive capacity, with the last quarter of 2023 and the first quarter of 2024 marking record decade-lows in construction capacity utilization as reported by Statistics Canada.In the context of this shortfall, this study analyzes how these respective gains in productivity were recorded for construction projects completed outside Canada.To understand how advanced construction practices have enhanced the measurable value of construction projects globally, this paper undertook a literature review of academic and industry literature to analyze the constituent dimensions of productivity across 38 non-Canadian guidelines and frameworks documenting construction productivity practices using either traditional or MMCbased techniques.Reviewing this evidence yielded a final list of 12 empirical productivity frameworks used across real-world projects.Due to their standardized processes and metrics, the productivity measurement practices from these frameworks can be adapted to both conventional and MMC-based projects across sectors spanning building types dedicated for residential, commercial, and mixed-use cases.The subsequent findings identified opportunities to enhance current performance measurement practices for Canadian builders.These findings could potentially guide domestic operators in benchmarking their performance in line with global frameworks and identify areas for further standardization.Research Question 1.What are the key differences in productivity measurement practices across residential, commercial, and mixed-use construction sectors globally?Research Objective (RO) 1. Identify differences in productivity measurement processes across different building types part of construction sectors globally. ResearchQuestion 2. How can the productivity Key Performance Indicators (KPIs) from global frameworks be categorized into performance areas specific to each sector?Research Objective (RO) 2. Identify trends in KPIs present among different building types part of construction sectors globally.Research Question 3. What insights can global frameworks provide to improve productivity measurement practices in the Canadian construction sector?Research Objective (RO) 3. Outline research implications from the construction projects completed abroad that can be applicable to the Canadian construction sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».