Lock-in and its Influence on the Project Performance of Large-Scale Transportation Infrastructure Projects: Investigating the Way in Which Lock-in Can Emerge and Affect Cost Overruns
Notice bibliographique
Résumé
Lock-in, the escalating commitment of decision makers to an ineffective course of action, has the potential to explain the large cost overruns in large-scale transportation infrastructure projects. Lock-in can occur both at the decision-making level (before the decision to build) and at the project level (after the decision to build) and can influence the extent of overruns in two ways. The first involves the ‘methodology’ of calculating cost overruns according to the ‘formal decision to build’. Due to lock-in, however, the ‘real decision to build’ is made much earlier in the decision-making process and the costs estimated at that stage are often much lower than those that are estimated at a later stage in the decision-making process, thus increasing cost overruns. The second way that lock-in can affect cost overruns is through ‘practice’. Although decisions about the project (design and implementation) need to be made, lock-in can lead to inefficient decisions that involve higher costs. Sunk costs (in terms of both time and money), the need for justification, escalating commitment, and inflexibility and the closure of alternatives are indicators of lock-in. Two case studies, of the Betuweroute and the High Speed Link-South projects in the Netherlands, demonstrate the presence of lock-in and its influence on the extent of cost overruns at both the decision-making and project levels. This suggests that recognition of lock-in as an explanation for cost overruns contributes significantly to the understanding of the inadequate planning process of projects and allows development of more appropriate means.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».