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Enregistrement W2760534475 · doi:10.5539/jsd.v10n5p234

Cost and Time Overruns in Building Projects Procured Using Traditional Contracts in Nigeria

2017· article· en· W2760534475 sur OpenAlexvenueno aff
Dele Samuel Kadiri, Babajide O. Onabanjo

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcurementScheduleCost overrunBusinessCost estimateFinanceOperations managementEngineeringMarketingEconomicsConstruction industryConstruction engineeringManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The traditional contract procurement system is reported to be the most preferred in Nigeria for the execution of construction projects. However, the system has been criticised to be ineffective in terms of both cost and time performances. Owing to scanty empirical evidence to support this claim, this study assessed cost and time overruns in building projects executed in Nigeria using the system. Schedule and cost data of building projects were accessed from randomly selected frontline quantity surveying firms in the study area. These comprised schedule data on 51 public and 41 private building projects as well as cost data on 42 public and 33 private building projects. The data were analysed using frequency, percentage and mean. The findings from the study revealed that both public and private building projects executed in the study area using traditional contract system experienced cost and time overruns to varying degrees. However, the system was more effective in terms of cost performance than time performance.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,004
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
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 savante0,0010,002
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,231 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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