APPLICATION OF MULTI-CRITERIA DECISION MAKING PROCESS TO DETERMINE CRITICAL SUCCESS FACTORS FOR PROCUREMENT OF CAPITAL PROJECTS UNDER PUBLIC-PRIVATE PARTNERSHIPS
Notice bibliographique
Résumé
Investigation about project success has attracted the interest of many researches and practitioners. Determining the critical success factors for procurement of capital projects is a contemporary phenomenon. This paper presents the outcome of an investigation into the critical success factors in Public-Private-Partnerships (P-P-P) for procurement of capital projects using the multi-criteria decision making process. Drawing from the results of responses to a survey of 705 experts involved in P-P-P projects worldwide, the paper presents the critical success factors (CSF) from a list of 47 factors, identified as contributing to the successful delivery of capital projects. The study revealed that owner satisfaction with the delivered project, adherence to schedules/budget/quality/ safety/environmental controls, and appropriate funding mechanisms were predictable factors while lack of legal encumbrances, clearly defined project mission and adequate planning and control techniques were less commonly expected factors. http://dx.doi.org/10.13033/ijahp.v3i2.121
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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 | 0,037 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».