Project innovation - a function of procurement mode?
Notice bibliographique
Résumé
The use of public-private partnerships (P3s) has increased in popularity with governments worldwide as a way of meeting ever-increasing demands for infrastructure, such as highways, water supply and wastewater treatment facilities, hospitals, and schools. One of several arguments forwarded by P3 advocates in support of one or more P3 variants as a procurement mode (in place of traditional design–bid–build (DBB) procurement for delivering such infrastructure) is the ability of a P3 to harness more of the innovative capability of the private sector. It is asserted that this capability results in lower capital or life-cycle costs, shorter delivery time, and enhanced long-term project performance. In this paper, we examine the notion that the innovation potential of the private sector is a function of delivery mode, and we describe findings from a study to identify evidence to support or contradict such a viewpoint. We have identified 22 factors or conditions that can act as drivers or inhibitors of innovation for infrastructure projects as a function of procurement mode and project context (e.g., project type, project scale, nature of competition, risk assignment). The product, process, organizational–contractual, and financial–revenue innovations achieved on a major transportation project are then reviewed, and innovation drivers that were present are discussed. The factors and conditions influencing the choice of procurement mode for a large-scale student housing facility are also discussed.Key words: infrastructure procurement, public–private partnerships, innovation drivers and inhibitors, case studies.
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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 | 0,021 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».