Decision Support System For Conflict Resolution In Construction
Notice bibliographique
Résumé
Conflicts and disputes occur regularly throughout the entire construction process due to the complexity of operations and their conflicting resource requirements. At times, unresolved conflicts may slow or halt the entire project. In the past, many traditional methods have been used to resolve disputes, including starting with a simple resolution approach and ending with legal arbitration, which consumes time and money. However, in complex conflicts where multiple parties are involved, resolving conflict becomes a complex task and decision support tools are needed. This paper presents a new methodology to facilitate the negotiation that takes place among multiple parties in construction conflicts. Two fundamental theories are used in this methodology: 1) Game theory, which is the study of decision makers and their level of satisfaction in various actions/ counteractions; and 2) the Graph model for conflict resolution, which aims at analyzing the interactions among the decision makers, and reducing their differences to produce the most acceptable settlement. Based on these two fundamental theories, this paper presents a collaborative negotiation methodology and a computer Decision Support System (DSS) named GMCR II, which facilitates the negotiation of multiple-party conflicts in large construction projects. The DSS allows all parties to express their options and interests to create various courses of actions. The DSS then helps in performing an in-depth analysis to ascertain the possible compromise resolutions or equilibria. Details on the DSS are provided in this paper and a case study of a construction conflict is used to demonstrate its application and potential benefits. Based on the case study results, the effectiveness of the proposed DSS system in conflict resolution is confirmed. This DSS is useful for both researchers and practitioners to better deal with the dispute prone-nature of the construction industry.
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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 | 0,000 |
| 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 ».