Rational Best-Value Model Based on Expected Performance
Notice bibliographique
Résumé
The best-value procurement strategy is gaining the interest of federal and state agencies. The strategy increases the value added to a project for each dollar added. A new concept of best value, that is, a rational and flexible model based on expected performance, is presented. The model's flexibility is obvious in the selection of parameters to be included in the contractor selection process and in the determination of their weights. The model's rationality will be achieved through relating all awarded scores to the agency's expected performance. The establishment of the best-value model relies on the past record of the contractor's work for the agency as an indicator of qualification trend. This research incorporates prequalification as a first-level screening technique in selecting top contractor bids in the best-value procurement and then applies a rational scoring system in the final selection. Selection of the most appropriate contractor with the best qualifications for a given project will be based on contractor best value. Data are collected from groups of experts in the Minnesota Department of Transportation and processed through the analytic hierarchy process to establish the parameter weights. Although this research assists departments of transportation in selecting the best contractor, the results are relevant to both academics and practitioners. The paper provides practitioners with a tool for ranking contractors based on best value and provides academics with selection parameters, a model to evaluate the best value, and a methodology for quantifying the qualitative effect of subjective factors.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».