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Record W6990134750

Conception d'un système de mesure et de suivi de la performance pour une entreprise intégrée du domaine de l'immobilier et de la construction

2020· other· fr· W6990134750 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)PilotageSecondary surveillance radar
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le secteur de la construction s’avère très lucratif, ce qui lui permet d’être un moteur économique à l’échelle internationale. Malgré ce statut, il est possible de constater que la productivité du secteur est grandement en retard comparativement à d’autres secteurs et que la pleine capacité des gains potentiels n’est pas exploitée. C’est dans cette optique que s’intègre cette maîtrise dont le but est de mettre en place une méthodologie permettant l’utilisation d’un système de mesure de la performance à l’échelle d’un projet de construction, en passant par les quatre grandes étapes de l’analyse d’affaires. Ainsi, ceci permettra de faciliter la communication entre les intervenants d’un projet de construction et la gestion des trois principaux indicateurs de réussite, soit les coûts, les délais et la qualité. Pour ce faire, une revue systématique de la littérature a été faite afin d’établir un état de l’art sur la performance et les modalités de son application dans la construction. Ensuite, une méthodologie pour implanter la gestion de la performance a été élaborée puis testée en collaboration avec une entreprise de la ville de Québec pour un scénario de déploiement donné. La dernière étape du projet a consisté au raffinement de la méthodologie dans un contexte de prédiction de la clientèle pour un projet de construction donné. Somme toute, l’étude a permis d’expliciter les concepts essentiels à la mise en place de la gestion de la performance pour une entreprise de construction, tout en démontrant au moyen de tableaux de bord les retombées possibles d’une telle application dans un projet de construction réel. En effet, peu d’études discutent du sujet et encore moins démontrent les bénéfices quantitatifs liés à son implantation. Cette étude en fait l’illustration et par conséquent contribue respectivement à la science et à l’industrie en proposant une méthodologie claire et reproductible pour d’autres entreprises de ce secteur.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.036

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.003
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0100.008
Open science0.0020.004
Research integrity0.0030.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.004

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.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.200
Teacher spread0.196 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
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