How does a new set of Earned Value Management schedule control work? A case study in IRAN
Notice bibliographique
Résumé
One of the most effective project time and cost controlling systems is called Earned Value Management (EVM). This system is applied worldwide in different projects of many kinds. Australia, United States, Canada, United Kingdom, Sweden and Japan were the pioneers of applying this system and new reports show that other countries are joining this list. EVM metrics are the three primary concepts of planned, accomplished and actual work, which are integrated measures of time and costs. A number of researchers have found that the time metrics didn't judiciously refer to the schedule performance of a project. One of the recent improvements to the EVM is the application of new time metrics (Schedule Variance (time) (SV(t)) and Schedule Performance Index (time) (SPI(t))), which are based on time units instead of monetary units. A 15-month Iranian pipeline project, called “Ardak-Mashad Water Supply”, was controlled by the EVM in this paper. The stages of applying the EVM in this project are described and the difficulties that the EVM team encountered are also presented. In addition, the paper attempts to clarify the application of common time EVM metrics and compare them with the new set of time metrics to interpret the schedule performance of a project. All satisfactory results of the EVM
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».