La filière bois, artefact et catalyseur pour une construction 4.0 au Québec
Bibliographic record
Abstract
Les méthodes traditionnelles de livraison de projets peinent à faire émerger la productivité du secteur de la construction. La filière bois se démarque par sa capacité à allier innovation, technologie et économie, notamment par le biais de produits performants comme le CLT qui contribue à développer des échelles de structures importantes et des processus de fabrication et d’installation qui engendrent une amélioration de la productivité. \n \nLe Québec s’est doté de la Vision 2030 pour le développement de la filière bois et l’export de produits et savoir-faire québécois à l’horizon 2030. Des incitatifs budgétaires ont aidé au développement de projets exemplaires. À partir d’une étude de cas comparative de trois réalisations canadiennes d’envergure, nous avons observé comment les technologies, l’organisation et les processus, en fonction du contexte, peuvent favoriser l’adoption de nouvelles méthodes de livraison de projets et atteindre des objectifs de productivité. \n \nParallèlement, l’observation de la modification des méthodes de livraison de projets de construction dans la littérature scientifique, particulièrement au Royaume Uni, nous a permis de faire émerger l’idée de Construction 4.0, en écho à l’industrie 4.0, où la data, sa generation et son traitement dictent la cadence et la productivité de la chaîne d’approvisionnement. Aussi, pour élaborer le cadre conceptuel de la Construction 4.0, nous proposons quatre piliers : 1) les approches intégrées, 2) le Lean Construction, 3) le DfMA et la fabrication hors site et 4) le BIM VDC. La filière bois, porteuse d’innovation, serait le catalyseur de cette nouvelle ère de la Construction 4.0 au Québec, car elle véhicule déjà des processus différents de par son inscription dans la filière sèche. Celle-ci implique une chaîne logistique différente sur chantier. Le gain de temps (pas de temps de préparation, d’attente et de séchage comme pour le béton) et une meilleure répartition de la main-d’oeuvre par la fabrication hors site qui offre un environnement de travail plus sécuritaire; puis la technologie CNC qui lie les logiciels de conception aux ateliers de fabrication et qui permet un meilleur contrôle de la qualité avant le montage définitif et donc une réduction des reprises et des gaspillages. \n \nPour amorcer le virage Construction 4.0, nous répertorions les pratiques innovantes des chaines de livraison de trois projets exemplaires. Nous dressons un constat du champ des possibles afin de proposer des stratégies et des actions réalistes. Nous les unissons à des axes et des objectifs d’initiatives en cours dans l’industrie de la construction autour du numérique, de l’innovation et de la productivité au Québec et au Canada pour proposer une feuille de route pour l’adoption de la construction 4.0 au Québec.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".