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Enregistrement W2312230622 · doi:10.1080/1941658x.2016.1155187

Forecasting the Unit Price of Water and Wastewater Pipelines Capital Works and Estimating Contractors’ Markup

2016· article· en· W2312230622 sur OpenAlexafffundabout
Rizwan Younis, Rashid Rehan, Andrè Unger, Soonyoung Yu, Mark A. Knight

Notice bibliographique

RevueJournal of Cost Analysis and Parametrics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of WaterlooUniversity of Engineering and Technology, LahoreU.S. Department of Transportation
Mots-clésMarkup languageWastewaterPipeline transportUnit (ring theory)Unit priceCapital (architecture)BusinessEnvironmental scienceEngineeringWaste managementEconomicsComputer scienceEnvironmental engineeringWorld Wide WebMathematicsMicroeconomicsXMLArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Municipalities and water utilities need to make realistic estimates for the replacement of their aged water and wastewater pipelines. The two main objectives of this article are to present a method to forecast the unit price of water and wastewater pipelines capital works by investigating inflation in their construction price, and to quantify the markup that contractors add to bid a project price. The Geometric Brownian Motion model with drift is used for investigation. Results show that the inflation in water and wastewater pipelines reference projects were 6.41% and 5.52% per annum, respectively. These values compare to the inflation in the Standard & Poor's/Toronto Stock Exchange (S&P/TSX) Composite Index of 6.93% per annum. In contrast, inflation in Canada's Consumer Price Index (CPI), and Engineering News-Record's Construction Cost Index (ENR's CCI) for Toronto are estimated to be 2.53% and 2.85% per annum, respectively. The spread in the inflation rate between the reference price indices and that of either ENR's CCI or CPI is a measure of the market price of catchall financial premium (defined as markup) that contractors add to project cost to account for profit, risk, and market conditions. This spread is estimated to be 3.56% and 2.67% per annum for water and wastewater pipeline capital works, respectively.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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