Value for Money and Risk Relationships in Public–Private Partnerships: Evaluating Program‐based Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Value for money – VfM (the provision of improved public infrastructure and services at lower cost) – is a central rationale for the deployment of public–private partnerships (P3s). However, it remains unclear how VfM is actually created in P3s. There are several issues that surround theex anteevaluation conducted during P3 assessment, including: transparency of the process, engagement of stakeholders, potential restrictions on current and future public sector flexibility, and political influences that call into question the legitimacy of the process. This study examines these issues using Alberta's P3 projects executed since 2003, and interviews 35 key participants and stakeholders. The findings suggest that while the transfer of risk from the public to the private sector is a key driver of VfM, it may overstate the extent to which planning related risks can be transferred. This paper recommends enhanced VfM component disclosures and transparency as the evaluation process evolves. Furthermore, a more rigorous approach to risk conceptualisation and valuation should be adopted. Risk allocation should be about managing not only occurrence, but also impact of the risk factor. Finally, political interference must be moderated to allow for the optimal realisation of the best possible choices presented by P3 deployments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,232 | 0,402 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».