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Enregistrement W2293755426

Using Public-Private Partnerships to Improve Transportation Infrastructure in Canada

2013· article· en· W2293755426 sur OpenAlexaffabout
Charles Lammam, Hugh L. MacIntyre, Joseph Berechman

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic-Private Partnership Projects
Établissements canadiensFraser Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)CommitPublic infrastructureBusinessProcess (computing)Critical infrastructureTransportation infrastructureQuality (philosophy)FinanceTransport engineeringEngineeringComputer securityPolitical scienceComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is general agreement among diverse groups and individuals that Canada’s transportation infrastructure desperately requires improvement. As governments move to confront this challenge, it is not enough that they simply commit to building more roads or bridges; the infrastructure must be built on time and on budget, be of high quality, and be well-maintained.The conventional way for providing transportation infrastructure involves the government hiring a firm to build the facility based on a prescriptive design. The government then takes responsibility for operating and maintaining the facility and perhaps outsources some aspects of care to private companies. With a history of construction-cost overruns and time delays as well as other notable problems, the conventional process has not served Canadians well.Public Private Partnerships (P3s or PPPs) are an alternative to the conventional process. P3s capture benefits of the marketplace while achieving the government’s goals for public infrastructure. This report examines the potential improvements P3s can bring to Canada’s transportation infrastructure. At the outset, it is important to note that, while P3s offer several advantages over the usual process, they may not be well suited for every transportation project. Put plainly, P3s are an important option in the government’s tool kit and should be given consideration when appropriate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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