Achieving Predictable Outcomes for Modular Construction in Megaprojects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Megaproject definition: A capital investment project with a total installed cost in excess of $1 billion USD with complex stakeholder arrangements. Rystad Energy estimates that global capital expenditure in oil and gasfields dropped $215bn between 2014 and 2015, shaving almost 0.3% off the size of the global economy. That trend continues in this low oil price environment. The effects of volatile and low oil prices vary along the value chain and are most acutely felt upstream with all national oil companies (NOCs) and international oil companies (IOCs) revising their capital investment schemes downwards. As the number and size of megaprojects continues to increase across all sectors of the capital projects industry, one fact stands out: megaprojects tend to underperform more often than not. More specifically, megaprojects fail to keep within their approved budgets, fail to meet their approved schedules, or fail to achieve their promised business objectives. To provide substance to this assertion, independent and empirical studies (by Ernst & Young and the I.P.A.) point out that the sector record in executing major oil and gas projects is far from palatable. Approximately 64% exceed their control budget and over 70% experience schedule delays. It is therefore necessary for the oil and gas industry to examine the underlying reasons for this disappointing failure in order to achieve predictable outcomes on investments.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».