Analysis of Cost Overrun Factors for Small Scale Construction Projects in Malaysia Using PLS-SEM Method
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effect of various factors affecting cost performance in achieving project success. Investigation was carried out with quantitative approach of questionnaire survey to understand the perception of practitioners involved in construction industry towards various factors in causing cost overrun. The targeted respondents were client, contractor, and consultant representative involved in handling small scale projects in Malaysia. A total of 54 completed responses were collected against 100 sets of questionnaire distributed. Collected questionnaires were analyzed with advance multivariate statistical approach of Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM). It modeled the relationship of various factors and their relative effects to cost overrun. Structural Model analysis results showed that the identified factors have overall substantial impact on cost overrun. This was assessed with convergent and discriminant validity test where R2 value for the model is 0.71 which means that 71% variance extraction is resulted from investigated factors. Further, GoF value of the model achieved is 0.70 which shows that developed structural model has substantial power in explaining the factors of cost overrun in small scale projects of Malaysia. Amongst all the factors, contractor’s site management related factors are found as most significant factors. This indicated that for achieving better cost performance in small projects, contractors are required to improve their management related to the identified factors. Beside that, these findings will benefit parties involved in managinging cost performance of small scale construction projects.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».