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Enregistrement W140072734

Multi-Tiered Selection of Project Delivery Systems for Capital Projects

2014· dissertation· en· W140072734 sur OpenAlexaboutno aff
Zorana Popić

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRanking (information retrieval)Integrated project deliveryGeneral partnershipProcess (computing)Set (abstract data type)Selection (genetic algorithm)EngineeringDecision support systemPublic–private partnershipKey (lock)Project managementMultiple-criteria decision analysisComputer scienceOperations researchProcess managementManagement scienceSystems engineeringBusinessData miningArtificial intelligenceFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this thesis, a decision support system (DSS) for selecting the most suitable project delivery systems (PDSs) for capital projects is proposed. Project delivery systems continue to evolve, to meet challenging project objectives. Selecting a PDS is an early project decision, which can greatly affect the project execution process and its outcomes. The proposed DSS encompasses a multi-tiered process; designed on the basis of an in-depth analysis of 15 case studies of projects constructed in the USA and 207 projects in Canada which utilized public-private partnership delivery methods. The selection criteria were developed utilizing related literature and the findings of the analysis of the case studies. The developed system operates in two distinct modes; elimination, first, to narrow the search field, and ranking, second, to find the most suitable delivery method. In the first mode, the suitability of public-private partnership (PPP) is identified and a number of PDSs are eliminated based on a set of key project characteristics. In the second mode, evaluation and ranking of the remaining PDSs are performed using multi-attributed decision method (MADM). The MADM model utilizes relative effectiveness values (REV) of PDS’s in the evaluation process. These values build upon those developed by CII (2003) to account for PDSs and selection factors beyond those considered in the CII study. The proposed DSS is intended for decision makers of owner organizations, and their consultants. It incorporates knowledge about PDSs and their suitability in meeting a set of targeted project objectives. The decision maker provides project-specific inputs including project information and judgments regarding the importance of specific evaluation and selection criteria. An automated software tool was developed to facilitate the use of the proposed DSS. Three case projects were analyzed using the proposed DSS, including one private sector project and two public sector projects. Two of these cases where also analyzed in the CII study. The results obtained by the proposed DSS were identical to those of the CII study, under the same criteria and the same set of alternative DSSs. The two cases were further analyzed to consider the expanded set of PDSs and the developed criteria. In the latter case, the results revealed a more suitable PDS method. This also applies to the third case. In two of the three cases, the selected PDS was recently developed and known as an integrated project delivery (IPD). The developed method, aside from expanding upon the CII study in the criteria and in the number of PDSs, introduces and makes available newly developed PDSs including IPD and the family of PPPs. The developed method is expected to be useful to owners of capital and public projects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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