Critical Risk Factors in PPP Waste-to-Energy Incineration Projects
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.
Notice bibliographique
Résumé
Municipal solid waste (MSW) is increasing rapidly due to the global economic growth and worldwide mass urbanization, creating serious environmental, economic and social problems. In China, public-private partnership (PPP) is regarded as an effective mechanism to attract private capital to provide MSW treatment works and services, and hence a number of waste-to-energy (WTE) incineration projects have been developed. Various risks could occur in different stages of the PPP project delivery process, causing problems or even leading to failure of a project. This paper first identified 21 risk factors in PPP WTE incineration projects through literature review and case studies. Then, through a questionnaire survey, the top five most critical risk factors were found by statistically analyzing the significance of each factor. Next, factor analysis was conducted to determine the major common dimensions of the failure reasons in PPP WTE incineration projects. After that, agreement analysis was performed to explore the perspectives of academic researchers and industry experts in terms of the similarity and difference in the ranking of the risk factors. Finally, the causal relationships of the risk factors were discussed. Outputs of this research would facilitate both public and private sectors to design effective preventive measures to successfully address the risks in PPP WTE incineration projects, and they could also be used as a reference for risk management in PPP projects of other sectors as well.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle