Appendix B: Attendees at the IMEC Forums in Montreal, Poitiers, and James Bay
Notice bibliographique
Résumé
As the number, complexity, and scope of large engineering projects (LEPs) increase worldwide, the huge stakes may endanger the survival of corporations and threaten the stability of countries that approach these projects unprepared. According to the authors, the front-end engineering of institutional arrangements and strategic systems is a far greater determinant of an LEP's success than are the more tangible aspects of project engineering and management.The book is based on an international research project that analyzed sixty LEPs, among them the Boston Harbor cleanup; the first phase of subway construction in Ankara, Turkey; a hydro dam on the Caroni River in Venezuela; and the construction of offshore oil platforms west of Flor, Norway. The authors use the research results to develop an experience-based theoretical framework that will allow managers to understand and respond to the complexity and uncertainty inherent in all LEPs. In addition to managers and scholars of large-scale projects, the book will be of interest to those studying the relationship between institutions and strategy, risk management, and corporate governance in general.Contributors Bjorn Andersen, Richard Brealey, Ian Cooper, Serghei Floricel, Michel Habib, Brian Hobbs, Donald R. Lessard, Pascale Michaud, Roger Miller, Xavier Olleros.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».