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Enregistrement W2405833297 · doi:10.21315/jcdc2016.21.1.4

Studying the Reasons for Delay and Cost Overrun in Construction Projects: The Case of Iran

2016· article· en· W2405833297 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Construction in Developing Countries · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCost overrunBiddingScheduleCash flowBusinessDuration (music)Actuarial scienceOperations managementConstruction industryEconomicsFinanceMarketingEngineeringConstruction engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Undesirable delays in construction projects impose excessive costs and precipitate exacerbated durations. Investigating Iran, a developing Middle Eastern country, this paper focuses on the reasons for construction project delays. We conducted several interviews with owners, contractors, consultants, industry experts and regulatory bodies to accurately ascertain specific delay factors. Based on the results of our industry surveys, a statistical model was developed to quantitatively determine each delay factor's importance in construction project management. The statistical model categorises the delay factors under four major classes and determines the most significant delay factors in each class: owner defects, contractor defects, consultant defects and law, regulation and other general defects. The most significant delay factors in the owner defects category are lack of attention to inflation and inefficient budgeting schedule. In the contractor defects category, the most significant delay factors are inaccurate budgeting and resource planning, weak cash flow and inaccurate pricing and bidding. As for the consultant defects delay factors such as inaccurate first draft and inaccuracies in technical documents have the most contribution to the defects. On the other hand, outdated standard mandatory items in cost lists, outdated mandatory terms in contracts and weak governmental budgeting are the most important delay factors in the law, regulation and other general defects. Moreover, regression models demonstrate that a significant difference exists between the initial and final project duration and cost. According to the models, the average delay per year is 5.9 months and the overall cost overrun is 15.4%. Our findings can be useful in at least two ways: first, resolving the root causes of particularly important delay factors would significantly streamline project performance and second, the regression models could assist project managers and companies with revising initial timelines and estimated costs. This study does not consider all types of construction projects in Iran: the scope is limited to certain types of private and publicly funded projects as will be described. The data for this study has been gathered through a detailed questionnaire survey.

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,267 · 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