Contractual Risks in Fast-Track Projects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fast-tracking strategies are used to achieve a shorter project duration; however, these strategies may negatively impact project performance by imposing additional risks, uncertainties, and costs. Rework, change orders and site modifications are almost inevitable in fast-tracked projects. Although these problems are not specific to fast-tracking, their frequency is relatively higher in this approach. Contracts should deal with these extra risks and the responsibilities associated with them, and assign them reasonably among project stakeholders as well. Currently, no contractual framework specific to fast-track projects is available; therefore, risks may not be allocated equitably to stakeholders. The usual consequence of the inequitable risk allocation is additional contingencies and premiums added by designers and contractors to their bid price which will end with greater overall project cost. In this paper, particular legal risks and challenges in fast-track projects are identified through a literature review. In addition, contractual aspects of fast-tracking are briefly reviewed at three levels: contract language; contract type; and project delivery method. The study shows that inaccurate cost estimating and cost overrun risk liability, liability for design errors and omissions, delay damages, change orders, construction rework and modifications, as well as risk liability for overlooked work are among the most common reasons for disputes in fast-tracking. The main purpose of this paper is to provide a better understanding of the contractual risks in fast-track projects and help to develop contract strategies and minimize the associated legal problems.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle