Towards a Standardized Framework for Measuring Productivity in the Canadian Construction Industry: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry is a key driver of Canada's economy, contributing approximately 7.2% to the Gross Domestic Product (GDP) and employing 7.9% of the national workforce, according to Statistics Canada.However, the sector faces a significant challenge: a steady decline in labour productivity, now at its lowest in three decades.One major obstacle in addressing this issue is the lack of a standardized framework for measuring productivity across projects.Inconsistent definitions and measurement practices hinder benchmarking and industry-wide improvement.This study tackles the problem through a systematic literature review, integrating both quantitative and qualitative methods to explore productivity frameworks and Key Performance Indicators (KPIs).The quantitative analysis, conducted using VOSviewer, revealed keyword linkages and research patterns, while the qualitative review examined existing frameworks, KPIs, and benchmarking strategies.Productivity measurement was categorized into three levels-industry, project, and activity-while KPIs were organized into six domains: cost, time, quality, health and safety, labour, and environment.Examples include cost predictability, construction speed, and CO₂ emissions per unit.These indicators are essential for evaluating performance and supporting Canada's sustainability goals.While this study does not develop a new framework, it offers valuable insights for future efforts.It highlights global models like the "A Seven-Step Framework for Success" and "C792" as adaptable tools suited to Canada's unique context, including remote work sites, severe weather, and environmental priorities.By building on these insights, Canada can move toward a standardized productivity framework that enhances benchmarking, boosts sector performance, and strengthens global competitiveness.
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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 | 0,102 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,065 | 0,065 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 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 ».