MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2726377482 · doi:10.1504/ijids.2017.10005874

A new model for estimation of project total cost in construction projects

2017· article· en· W2726377482 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

RevueInternational Journal of Information and Decision Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueValue Engineering and Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstimationCost estimateComputer scienceProject managementCost overrunBusinessOperations managementOperations researchConstruction industryConstruction engineeringEconomicsSystems engineeringMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new framework for the cost estimation of construction projects concerning the significant issues that contractors may face through the life cycle of the projects. The proposed approach is basically constructed on the basis of cost estimation process in the earned value management (EVM) technique. However, it attempts to resolve the present shortcomings in EVM estimation process and take into the consideration the cost-related issues so-called financial issues such as delay in client payment, and the time value of money. Furthermore, in order to cope with the uncertain conditions of real situations, the presented model takes the advantage of fuzzy sets theory which is a well-known method in dealing with the situations where the uncertainty arises. The proposed approach not only extends the theoretical framework of EVM but also gives a real insight into the project future performance. Finally, ten illustrative cases related to construction projects are provided to compare the obtained results of proposed model with the results of the EVM estimation process and to demonstrate how the model can be implemented in real projects.

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)0,001
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 enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,005
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,287 · 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