The State of the Practice of Value for Money Analysis in Comparing Public Private Partnerships to Traditional Procurements
Notice bibliographique
Résumé
Literary sources regarding public—private partnerships (PPPs) often mention the importance of conducting a value for money (VfM) analysis to determine the value of pursuing a project through a PPP versus a traditional procurement; however, few sources detail how agencies actually use this analysis in practice. This article provides a state-of-the-practice review of VfM analysis using examples from Australia, Canada, Europe, Africa, and Asia, focusing particularly on the VfM model used by agencies such as Partnerships Victoria, The United Kingdom's Her Majesty Treasury Department, and Partnerships British Columbia. Despite its growing applications in PPP projects from all different sectors, VfM has faced significant criticisms from academics and practitioners. This article evaluates reviews of VfM, noting the weaknesses and strengths of the methodology. Using the information derived from the evaluation, this article provides a guided reference for public agencies looking to adopt this VfM methodology in their current PPP decision-making framework.
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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 | 0,220 | 0,416 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,043 |
| Communication savante | 0,030 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».