{"id": "C12-CONSTR-RESEARCH-W01", "record_kind": "work", "novelty": "new", "prior_id": null, "links_prior": [], "early_candidate_id": null, "stream_primary": "CONSTR", "tags": ["lean_construction", "self_published_preprint", "single_case", "self_citation"], "title": "Lean 5.0: A Predictive, Human-AI, and Ethically Grounded Paradigm for Construction Management", "authors": ["Atena Khoshkonesh", "Mohsen Mohammadagha", "Navid Ebrahimi", "Narges Sadeghigolshan"], "affiliations": "Все четверо — Department of Civil Engineering, The University of Texas at Arlington (UTA), США; согласно титульному листу PDF Khoshkonesh, Ebrahimi и Sadeghigolshan — 'Master Student', Mohammadagha — 'Ph.D. Candidate'. Отдельного институционального гранта/лаборатории не названо.", "doi": null, "versions": "arXiv:2511.18651v1, submitted 23 Nov 2025 (страница arXiv: '[Submitted on 23 Nov 2025]'). Журнальной/рецензируемой публикации по этому тексту в бюджете пакета не найдено; это тот же авторский коллектив и, по-видимому, тот же кейс (Dallas/Texas mid-rise), что и в их собственных предыдущих препринтах arXiv:2511.15711 и arXiv:2511.03684 (см. reuse_note).", "repository": "arXiv preprint (не рецензировано); arXiv:2511.18651", "work_type": "mixed: systematic literature review (PRISMA 2020, 72 работы) + empirical_field (единственный, неконтролируемый кейс без независимой верификации)", "setting": "Полевая валидация — 'an active mid-rise design–build residential project in Dallas, Texas, completed in 2024' (12 этажей, ж/б каркас); генподрядчик не назван. Проект выбран theoretical sampling (Eisenhardt & Graebner, 2007); уже использовал Last Planner System, Procore, Revit BIM 360, Power BI.", "process_link": "Внедрение авторской модели Predictive Lean Flow (PLF: Plan→Sense→Predict→Collaborate→Learn) поверх существующего Lean/цифрового контура генподрядчика; прямо относится к вопросу итерации 3 о фактическом изменении процесса стройконтроля/планирования, но без названной организации.", "key_finding_ru": "На выборке n=12 парных недельных наблюдений (6 недель baseline + 6 недель после внедрения PLF) заявлены статистически значимые улучшения: PPC +13,1% (77,2→87,3), переделки −22,0% (7,8→6,1), простой −23,4% (9,4→7,2), координация +13,8% (78,5→89,3), точность прогноза +42,1% (5,7→3,3 дня), p<0.05, Cohen's d 0,89–1,62.", "quote_original": "This paper introduces Lean 5.0, a human-centric evolution of Lean-Digital integration that bridges predictive analytics, AI collaboration, and continuous learning within the industry 5.0 and Construction 5.0 contexts. … a 12-week empirical validation study demonstrate substantial performance improvements, including a 13 % increase in Plan Percent Complete (PPC), 22 % reduction in rework, and 42 % enhancement in forecast accuracy.", "quote_ru": "Статья вводит Lean 5.0 — человекоцентричную эволюцию интеграции Lean-цифра, соединяющую предиктивную аналитику, ИИ-сотрудничество и непрерывное обучение в контексте Industry 5.0/Construction 5.0. Систематический обзор литературы (2019–2024) и 12-недельное эмпирическое исследование валидации показывают существенные улучшения производительности: рост PPC на 13%, снижение переделок на 22% и рост точности прогноза на 42%.", "org_relevance": "Проверяет эмпирическую основу заявленного как «Lean 5.0» ИИ-цикла управления стройкой; закрывает вопрос итерации 3 о том, насколько такие фреймворки подкреплены полевыми данными, а не только концептуально.", "reuse_note": "Авторы прямо ссылаются на два собственных более ранних препринта arXiv (2025a: arXiv:2511.15711 — 4D/5D digital-twin framework для того же 'Texas Mid-Rise Case Study'; 2025b: arXiv:2511.03684 — simulation-based validation), что указывает на переиспользование одного и того же кейса/данных в серии из как минимум трёх самопубликуемых препринтов одной группы за короткий период; независимой репликации не найдено.", "reading_scope": "full_text", "funding_sponsor": "unknown — в тексте PDF нет отдельного раздела Funding/Acknowledgements/Conflict of Interest; финансирование не названо.", "transfer_limits": "Автор сам называет ограничения: single-case design (раздел 7.1), короткий период наблюдения 12 недель (7.2), отсутствие контрольной группы (7.3), организационная предвзятость из-за сотрудничества с единственным подрядчиком (7.6 — 'Collaboration with a single contractor introduced potential organizational bias toward favorable results'). Внутри текста также прямое указание на переработку хронологии между версиями ('This standardized timeline replaces earlier inconsistencies (12 vs 32 weeks)'), что говорит о нестабильности данных между черновиками этой же группы авторов.", "uncertainty": "HYPOTHESIS/UNKNOWN: организация-генподрядчик не названа, поэтому карточку практики завести нельзя (правило 8 WORKER.md). Эффекты (эффект-размеры Коэна, p-значения) заявлены только самими авторами без описанного независимого аудита данных; данные о переделке хронологии наблюдения между версиями снижают доверие к точности отчётности n=12.", "claims": [{"text_ru": "Полевая валидация PLF на единственном неназванном проекте в Далласе (Техас) показала статистически значимые улучшения PPC (+13,1%), переделок (−22,0%), простоя (−23,4%), координации (+13,8%) и точности прогноза (+42,1%) при n=12 парных недельных наблюдениях, p<0.05.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "величина эффекта — заявлена только этой работой, независимой верификации нет", "source_url": "https://arxiv.org/abs/2511.18651", "locator": "raw/arxiv-2511.18651.extract.txt, раздел 4.4 'Quantitative Results and Discussion', Table 5", "original_number": "13%, 22%, 23.4%, 13.8%, 42%"}, {"text_ru": "Организация-генподрядчик и точный адрес проекта не названы; исследование — единственный кейс без контрольной группы, что признано авторами как ограничение внешней валидности.", "status": "VERIFIED", "verification_scope": "формулировка ограничения — подтверждена дословной цитатой самого источника (раздел 7.1, 7.3, 7.6)", "source_url": "https://arxiv.org/abs/2511.18651", "locator": "raw/arxiv-2511.18651.extract.txt, разделы 7.1, 7.3, 7.6", "original_number": null}], "sources": [{"url": "https://arxiv.org/abs/2511.18651", "title": "Lean 5.0: A Predictive, Human-AI, and Ethically Grounded Paradigm for Construction Management (abstract)", "publisher": "arXiv", "author": "Atena Khoshkonesh, Mohsen Mohammadagha, Navid Ebrahimi, Narges Sadeghigolshan", "date": "2025-11-23", "type": "preprint", "locator": "страница аннотации", "reading_scope": "full_text", "accessed_at": "2026-09-25", "file_id": "C12-CONSTR-RESEARCH-F01", "is_primary": true, "interested_party": "independent"}, {"url": "https://arxiv.org/pdf/2511.18651", "title": "Lean 5.0 — полный текст PDF (18 стр.)", "publisher": "arXiv", "author": "Atena Khoshkonesh, Mohsen Mohammadagha, Navid Ebrahimi, Narges Sadeghigolshan", "date": "2025-11-23", "type": "preprint", "locator": "весь документ", "reading_scope": "full_text", "accessed_at": "2026-09-25", "file_id": "C12-CONSTR-RESEARCH-F02", "is_primary": true, "interested_party": "independent"}], "author_model": "claude-sonnet-5", "reviewer": "", "next_action": "Проверить, появится ли рецензируемая версия статьи и раскрытие финансирования; при появлении — links_prior/novelty:updated."}
{"id": "C12-CONSTR-RESEARCH-W02", "record_kind": "work", "novelty": "new", "prior_id": null, "links_prior": [], "early_candidate_id": null, "stream_primary": "CONSTR", "tags": ["survey", "priority", "professional_body"], "title": "RICS artificial intelligence in construction report 2025", "authors": ["Anil Sawhney FRICS", "Katherine Pitman"], "affiliations": "Royal Institution of Chartered Surveyors (RICS) — глобальная профессиональная организация; авторы указаны на странице публикации без отдельного института.", "doi": null, "versions": "Опубликовано RICS 12 сентября 2025 (meta 'datePublished':'12 Sep 2025'); отдельного PDF-файла отчёта в бюджете не открыт — прочитана веб-страница целиком (см. reading_scope).", "repository": "RICS (Royal Institution of Chartered Surveyors), отраслевой отчёт (не рецензируемый журнал)", "work_type": "empirical_lab_or_survey (глобальный онлайн-опрос профессионалов, не лабораторный эксперимент и не полевое исследование конкретной организации)", "setting": "Q1 2025 Global Construction Monitor (GCM) survey — ранее неопубликованный блок из 6 вопросов; плюс данные второго опроса RICS Q2 2025 skills survey (раздел 3.7). Свыше 2200 ответов по адаптации/готовности/барьерам/инвестициям в ИИ; свыше 2000 ответов по влиянию на навыки.", "process_link": "Прямо отвечает на вопрос итерации 3 о реальном уровне (не декларируемом) внедрения ИИ в стройотрасли: доля организаций без внедрения, доля пилотов, барьеры, инвестиционные намерения — без привязки к одной компании.", "key_finding_ru": "45% респондентов сообщили об отсутствии внедрения ИИ в организации, 34% — на стадии раннего пилота; регулярное использование в конкретных процессах — у ~12%; использование в нескольких процессах — у 1,5%; полностью внедрённое использование по всей организации — менее чем у 1% участников. Главный барьер — нехватка квалифицированного персонала (46%), далее интеграция с существующими системами (37%) и качество/доступность данных (30%).", "quote_original": "Approximately 45% of respondents reported no AI implementation in their organisations, while another 34% are in early pilot phases, highlighting cautious experimentation rather than widespread operational use. ... only 1.5% reported use across multiple processes, and fully embedded, organisation-wide AI use was reported by less than 1% of participants globally.", "quote_ru": "Приблизительно 45% респондентов сообщили об отсутствии внедрения ИИ в своих организациях, ещё 34% находятся на стадии ранних пилотов… лишь 1,5% сообщили об использовании в нескольких процессах, а о полностью внедрённом, охватывающем всю организацию использовании ИИ сообщили менее 1% участников по всему миру.", "org_relevance": "Даёт отраслевую базовую линию (не отдельный кейс) для калибровки того, насколько редки практики полного/масштабного внедрения ИИ в стройке — полезно как контраст к вендорским и медийным заявлениям об «ИИ-трансформации отрасли».", "reuse_note": "Не пересекается с прежними записями реестров (проверено grep по known-url-map.jsonl/known-records.jsonl — совпадений нет).", "reading_scope": "full_text", "funding_sponsor": "Отчёт подготовлен и опубликован самой RICS (профессиональной организацией, продвигающей собственный стандарт 'Responsible Use of Artificial Intelligence in Surveying Practice', вступивший в силу в марте 2026); внешний спонсор/грант не указан.", "transfer_limits": "Опрос сентимент-ориентированный (self-report), выборка — участники, ответившие на GCM-опрос RICS (в основном члены/партнёры RICS), 48% ответов — из Великобритании, регионально несбалансированно; сам источник называет это ограничением ('As with any sentiment-based survey, response bias or incomplete knowledge among respondents is also a possibility').", "uncertainty": "Отчёт не раскрывает точный размер выборки по региону в абсолютных числах для каждого вопроса и не публикует необработанные данные; интерпретация 'сектор приближается к AI tipping point' — авторская (RICS), не строго статистический вывод.", "claims": [{"text_ru": "Более 2200 респондентов по всему миру участвовали в блоке из 6 вопросов Q1 2025 Global Construction Monitor об ИИ в строительстве; 48% ответов — из Великобритании, 19% — APAC, 14% — MEA, 10% — Америка, 8% — Европа.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "факт проведения опроса и региональное распределение выборки", "source_url": "https://www.rics.org/news-insights/artificial-intelligence-in-construction-report", "locator": "raw/rics-ai-construction-report.html, раздел 2 'Survey and responses'", "original_number": "2,200; 48%/19%/14%/10%/8%"}, {"text_ru": "45% организаций не внедряли ИИ вовсе, 34% — на стадии ранних пилотов, менее 1% — полностью масштабированное использование по всей организации.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "распределение уровня внедрения ИИ по самоотчётам респондентов", "source_url": "https://www.rics.org/news-insights/artificial-intelligence-in-construction-report", "locator": "raw/rics-ai-construction-report.html, раздел 3.1", "original_number": "45%; 34%; <1%"}, {"text_ru": "Главный барьер внедрения ИИ по всему миру — нехватка квалифицированного персонала (46% респондентов), далее интеграция с существующими системами (37%) и качество/доступность данных (30%).", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "ранжирование барьеров по самоотчётам респондентов", "source_url": "https://www.rics.org/news-insights/artificial-intelligence-in-construction-report", "locator": "raw/rics-ai-construction-report.html, раздел 3.4", "original_number": "46%; 37%; 30%"}], "sources": [{"url": "https://www.rics.org/news-insights/artificial-intelligence-in-construction-report", "title": "RICS artificial intelligence in construction report 2025", "publisher": "RICS", "author": "Anil Sawhney FRICS, Katherine Pitman", "date": "2025-09-12", "type": "industry_report", "locator": "весь текст страницы", "reading_scope": "full_text", "accessed_at": "2026-09-25", "file_id": "C12-CONSTR-RESEARCH-F03", "is_primary": true, "interested_party": "consultant"}], "author_model": "claude-sonnet-5", "reviewer": "", "next_action": "Нет практик для этого источника (нет названной организации); использовать как базовую линию отрасли при интерпретации других пакетов CONSTR."}
{"id": "C12-CONSTR-RESEARCH-W03", "record_kind": "work", "novelty": "new", "prior_id": null, "links_prior": [], "early_candidate_id": null, "stream_primary": "CONSTR", "tags": ["survey", "peer_reviewed", "non_US_Europe", "Africa", "open_access"], "title": "Strategic approaches to AI adoption in the construction industry of Ghana", "authors": ["Rexford Henaku Aboagye", "Clinton Aigbavboa", "Simon Ofori Ametepey", "Hutton Addy"], "affiliations": "Centre for Sustainable Development (CenSuD), Koforidua Technical University, Гана; Department of Construction Management and Quantity Surveying, University of Johannesburg, ЮАР; Department of Building Technology, Koforidua Technical University, Гана — все университетские подразделения, без указания вендорской/корпоративной аффилиации.", "doi": "10.3389/fbuil.2026.1758283", "versions": "Frontiers in Built Environment, Original Research, опубликовано онлайн 11 марта 2026 (получена рукопись 01.12.2025, принята 05.02.2026, опубликована 20.02.2026/11.03.2026 по метаданным JATS); open access CC BY 4.0.", "repository": "Frontiers in Built Environment (Frontiers Media S.A.); DOI 10.3389/fbuil.2026.1758283", "work_type": "empirical_lab_or_survey (количественный опрос профессионалов стройотрасли Ганы, кросс-секционный, не полевой кейс конкретной организации)", "setting": "Опрос 239 действительных ответов (из 270 разосланных анкет, response rate 88%) среди quantity surveyors, project managers, инженеров-строителей, технических специалистов и дизайнеров интерьера в Гане; целевая (purposive) выборка через Google Forms.", "process_link": "Полевой опрос стратегий внедрения ИИ в стройке ресурсно-ограниченной экономики (Гана) — прямо закрывает пробел итерации 3 на неамериканский/неевропейский регион и даёт независимую (не вендорскую) эмпирику по барьерам/стратегиям.", "key_finding_ru": "Разведочный факторный анализ (EFA) выявил трёхкластерную структуру стратегий: (1) стратегическое сотрудничество и управление (governance), (2) операционная интеграция и безопасность, (3) развитие кадров и техническая инфраструктура; надёжность измерена альфой Кронбаха (порог ≥0.70), значимость групповых различий — тестом Манна-Уитни (p<0.05).", "quote_original": "A total of 270 questionnaires were distributed, yielding 239 valid responses and an 88% response rate. ... A purposive sampling strategy was employed to ensure the inclusion of professionals with relevant expertise in technology and AI applications within the built environment.", "quote_ru": "Было разослано 270 анкет, получено 239 валидных ответов (88% отклика). ... Применена целевая (purposive) стратегия выборки для включения профессионалов с релевантной экспертизой в области технологий и применения ИИ в built environment.", "org_relevance": "Даёт независимое (университетское, peer-reviewed) эмпирическое основание для оценки готовности и стратегий внедрения ИИ в стройке за пределами США/Европы/Китая — закрывает требование бюджета на вне-США/Европы попытку.", "reuse_note": "Не пересекается с прежними записями реестров (grep по known-url-map.jsonl/known-records.jsonl — совпадений нет).", "reading_scope": "full_text", "funding_sponsor": "unknown — в статье нет отдельного раздела Funding; есть Conflict of Interest statement (см. quote ниже), но не Funding statement.", "transfer_limits": "Единственная страна (Гана), целевая (не вероятностная) выборка — авторы сами признают ограничение репрезентативности из-за 'nascent nature of AI adoption', что делает вероятностную выборку непрактичной. Этический комитет не требовался по местному законодательству.", "uncertainty": "HYPOTHESIS не требуется: методология прозрачна и подтверждена текстом; неопределённость — в обобщаемости кластерной структуры на другие ресурсно-ограниченные страны (авторы сами относят выводы только к Гане).", "claims": [{"text_ru": "Опрос 239 профессионалов стройотрасли Ганы (response rate 88%) методом целевой выборки выявил через EFA трёхкластерную структуру стратегий внедрения ИИ: стратегическое сотрудничество/управление, операционная интеграция/безопасность, развитие кадров/техническая инфраструктура.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "факт проведения опроса, размер выборки и структура факторного решения", "source_url": "https://www.frontiersin.org/journals/built-environment/articles/10.3389/fbuil.2026.1758283/xml", "locator": "raw/frontiers-fbuil-2026.extract.txt, разделы Abstract, 'Materials and methodology', 'Findings'", "original_number": "270 разослано; 239 валидных; 88%"}, {"text_ru": "Авторы заявляют отсутствие финансовых/коммерческих конфликтов интересов и отсутствие использования генеративного ИИ при написании рукописи.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "декларация авторов о конфликте интересов", "source_url": "https://www.frontiersin.org/journals/built-environment/articles/10.3389/fbuil.2026.1758283/xml", "locator": "raw/frontiers-fbuil-2026.extract.txt, раздел 'Conflict of interest'", "original_number": null}], "sources": [{"url": "https://www.frontiersin.org/journals/built-environment/articles/10.3389/fbuil.2026.1758283/xml", "title": "Strategic approaches to AI adoption in the construction industry of Ghana", "publisher": "Frontiers in Built Environment", "author": "Rexford Henaku Aboagye, Clinton Aigbavboa, Simon Ofori Ametepey, Hutton Addy", "date": "2026-03-11", "type": "peer_reviewed_journal_article", "locator": "весь текст статьи (XML/HTML)", "reading_scope": "full_text", "accessed_at": "2026-09-25", "file_id": "C12-CONSTR-RESEARCH-F05", "is_primary": true, "interested_party": "independent"}], "author_model": "claude-sonnet-5", "reviewer": "", "next_action": "Нет практик (опрос по стране, без названной организации); можно использовать в досье об адаптации ИИ в ресурсно-ограниченных стройрынках."}
{"id": "C12-CONSTR-RESEARCH-W04", "record_kind": "work", "novelty": "new", "prior_id": null, "links_prior": [], "early_candidate_id": null, "stream_primary": "CONSTR", "tags": ["IGLC", "R&D_institute", "pilot", "negative_or_mixed"], "title": "On-Site Waste Management: A Use Case of Lean Construction and Artificial Intelligence Synergy", "authors": ["Fabrice Berroir", "Pierre Guernaccini", "Jean-Sébastien Sottet"], "affiliations": "Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST) — государственный научно-исследовательский институт Люксембурга (R&D Engineer/Senior Researcher, все трое); вендорской/строительной корпоративной аффилиации не указано.", "doi": "10.24928/2023/0153", "versions": "Proceedings of the 31st Annual Conference of the International Group for Lean Construction (IGLC31), Лилль, Франция, 2023, стр. 462–473; PDF создан 21.06.2023 (CreationDate по pdfinfo).", "repository": "Proceedings of the 31st Annual Conference of the International Group for Lean Construction (IGLC31); DOI 10.24928/2023/0153", "work_type": "empirical_lab_or_survey / R&D пилот: применение AI-модели к реальным данным с площадок (не контролируемый полевой кейс конкретной организации, а исследовательский Design Science Approach с частично реальными, частично лабораторными данными)", "setting": "Данные о строительных отходах собраны на двух (не названных) строительных площадках в Люксембурге (камеры над зонами сбора отходов/контейнерами); отдельно проведён первый эксперимент по обучению модели без привязки к конкретной компании.", "process_link": "Прямо относится к калибровке итерации 3 о разнице между попыткой прямого переноса готовых ИИ-инструментов (как в мусоросортировочных центрах) и адаптированным под стройплощадку Lean-подходом (5S + Takt Time Planning) как условием для обучения ИИ-модели контроля качества сегрегации отходов.", "key_finding_ru": "Прямое применение классических ИИ-инструментов сортировки отходов (как в переработке) к реальным данным стройплощадок потребовало чрезмерного объёма данных и обучения и оказалось малоприменимо из-за разнородности и загрязнённости строительных отходов. Авторы предложили Lean-framework (5S + Takt Time Planning) для стандартизации потоков перед обучением ИИ-модели контроля качества сегрегации (обнаружение смешанных материалов в контейнерах); итоговый инструмент на момент публикации не был протестирован в реальной эксплуатации на стройплощадке.", "quote_original": "Directly applying classical waste management AI tools (as used in recycling centers) was tested based on real case data. It required an excessive need for data and training.", "quote_ru": "Прямое применение классических ИИ-инструментов управления отходами (как в центрах переработки) было протестировано на реальных данных кейса. Это потребовало чрезмерного объёма данных и обучения.", "org_relevance": "Пример честно описанного ограничения/частичной неудачи прямого переноса готового ИИ-инструмента на стройплощадку и необходимости Lean-адаптации процесса как предпосылки для работы ИИ — материал для калибровки 'ИИ не работает без стандартизации процесса', требуемой в WORKER.md.", "reuse_note": "Не пересекается с прежними записями реестров (grep по known-url-map.jsonl/known-records.jsonl — совпадений нет).", "reading_scope": "full_text", "funding_sponsor": "unknown — в статье (proceedings IGLC, короткий формат) нет отдельного раздела funding/acknowledgements с указанием гранта; авторы — штатные сотрудники LIST.", "transfer_limits": "Пилотный/исследовательский этап (Design Science Approach), не production: сам источник указывает, что финальный инструмент 'has yet to confront the noise of the environment' реальной эксплуатации на стройплощадке. Площадки и компании-подрядчики не названы (в тексте отмечено, что на одной из площадок 'no one contractor had responsibility for clean-up', что затрудняло сбор данных).", "uncertainty": "Практика не заводится: ни одна организация-заказчик/подрядчик не названа поимённо (правило 8 WORKER.md); стадия — по дословному маркеру источника — R&D/pilot, не production.", "claims": [{"text_ru": "Прямой перенос AI-инструментов сортировки отходов из центров переработки на данные двух стройплощадок Люксембурга потребовал чрезмерного объёма данных и обучения и оказался малоприменим без Lean-адаптации процесса (5S + Takt Time Planning).", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "результат эксперимента по обучению модели на реальных данных площадок", "source_url": "https://iglc.net/Papers/Details/2092", "locator": "raw/iglc-onsite-waste.extract.txt, разделы Abstract, RESULTS", "original_number": null}, {"text_ru": "На момент публикации предложенный AI-инструмент контроля сегрегации отходов не был протестирован в реальных условиях эксплуатации на стройплощадке.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "стадия внедрения (не production)", "source_url": "https://iglc.net/Papers/Details/2092", "locator": "raw/iglc-onsite-waste.extract.txt, раздел CONCLUSION", "original_number": null}], "sources": [{"url": "https://iglc.net/Papers/Details/2092", "title": "On-Site Waste Management: A Use Case of Lean Construction and Artificial Intelligence Synergy — страница деталей IGLC.net", "publisher": "International Group for Lean Construction (IGLC)", "author": "Fabrice Berroir, Pierre Guernaccini, Jean-Sébastien Sottet", "date": "2023", "type": "conference_proceedings", "locator": "страница деталей + abstract", "reading_scope": "full_text", "accessed_at": "2026-09-25", "file_id": "C12-CONSTR-RESEARCH-F06", "is_primary": false, "interested_party": "independent"}, {"url": "https://iglc.net/Papers/Details/2092/pdf", "title": "On-Site Waste Management: A Use Case of Lean Construction and Artificial Intelligence Synergy — полный текст PDF (IGLC31, стр. 462–473)", "publisher": "International Group for Lean Construction (IGLC)", "author": "Fabrice Berroir, Pierre Guernaccini, Jean-Sébastien Sottet", "date": "2023", "type": "conference_proceedings", "locator": "весь документ", "reading_scope": "full_text", "accessed_at": "2026-09-25", "file_id": "C12-CONSTR-RESEARCH-F07", "is_primary": true, "interested_party": "independent"}], "author_model": "claude-sonnet-5", "reviewer": "", "next_action": "Нет практик (площадки/подрядчики не названы, стадия R&D/pilot); полезно как пример смешанного/частично неудачного результата для раздела о негативных кейсах."}