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Enregistrement W2531271224 · doi:10.1139/cjce-2016-0223

Developing a cost normalization framework for phase-based performance assessment of construction projects

2016· article· en· W2531271224 sur OpenAlexvenueno aff
Jiyong Choi, Sungmin Yun, Daniel P. de Oliveira

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYeungnam University
Mots-clésNormalization (sociology)BenchmarkingComputer scienceCost estimateCurrencyRisk analysis (engineering)Operations researchProcess managementEngineeringSystems engineeringBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Capital project benchmarking requires an effective cost normalization process to achieve reasonable comparisons of cost-related performance for projects that are executed at different times and locations. Traditionally, cost normalization approaches were developed for ex post facto analysis of project performance and assume that all required information is fully available from a completed project. However, practitioners have expressed the need for cost normalization techniques to evaluate phase-level outcomes during ongoing projects. This paper aims to provide a cost normalization framework tailored to phase-based performance assessment. The framework involves three main steps: currency conversion, location adjustment, and time adjustment with considerations for various scenarios where the required information is not fully available. Case studies are conducted to demonstrate how the proposed cost normalization framework has been applied to phase-based performance assessment for capital projects. The proposed framework can benefit both researchers and industrial professionals interested in cost estimation, feasibility analysis, and performance assessment.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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