Notice bibliographique
Résumé
Each bidding contractors estimates his likely costs of carrying out the work detailed in the project schedules and adds a percentage markup to form the bid value. The value of the markup crucially influences the chances of a bidder winning the contract. Clearly, a low markup value should increases the chance of winning but decrease the profit, whilst a high markup should increase the profit but decrease the chance of winning the contract. It is very difficult for contractors to decide a proper markup, which happens to produce a satisfactory balance between the probability of winning the contract and the profit generated as a result of winning the contract. This paper presents a case-based reasoning decision support system (CBR-DSS) that assists contractors in solving markup estimation problem. The CRR-DSS uses successful cases of previous completed projects to derive solution to new project markup estimation problem. The principle of the CBR-DSS is to analogy new project with previous projects. Key Words: Case-Based Reasoning, DSS, Bidding, Markup Resume: Chaque contracteur demande estime son cout d’application d’un travail detaille dans les horaires et ajoute un percentage de maquillage pour avoir l’offre qui influence crucialement une eventuelle reussite d’un contrat. Evidemment une petite valeur de maquillage doit augmenter les chances de gagner mais reduire le profit tandis que un grand maquillage doit augmenter le profit mais reduire les chances d’arriver a un contract. Il est tres difficile pour les contracteurs de decider une offre convenable, qui eventuellement produit une balance de satisfaction entre la probabilite d’achever le contrat et le profit considere comme une reussite d’un contrat. Ce document presente un systeme du support decision rationnel base sur les cas (CBR-DSS) qui permet aux contracteurs de s’engager dans la solution des problemes estimes et demandes. Le CRR-DSS utilise des reussites de programmes pre-acheves qui servent a resoudre les problemes d’estimation dans un nouveau programme. Le principe de CBR-DSS est trouver les solutions pour de nouveaux programmes par analogie ceux pre-acheves. Mots cles: Raisonnement base sur les cas, DSS, offre, maquillage, acquisition Governmentale
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,007 |
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 ».