Determining Critical Success Factors that Contribute to the Delay of Water Infrastructure Construction Projects in the Abu Dhabi Emirtae: A Conceptual Framework
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to investigate the relationship between the critical success factors and the critical delays in the context of water infrastructure construction projects (WICPs) in the Abu Dhabi Emirate. In addition, the purpose of this paper is to develop a conceptual model to investigate the potential relationship. The literature concerning the critical success and delay factors and the related models that are available provide a starting point for developing the conceptual model. Based on the comprehensive and thorough literature review, all the dimensions of the variables are identified and discussed in detail.This study attempts to reduce the existing gap in the literature regarding the relationship between the critical success factors and critical delay. It forms a foundation upon which further local research can be conducted. In addition, it attempts to identify and point out the most critical success factors that will minimize the delay claims in water infrastructure construction projects (WICPs), as such delays would lead to some of the most difficult and controversial disputes to resolve. Internationally, it is expected that the findings of this research may help as an evidentiary reference data on which other and further similar comparative researches could be initiated and developed in different environments in terms of cultural, social, contractual, political, and environmental mediums.Finally, the conceptual framework was developed by identifying six (6) variables for project critical success namely Project Management Process (PMP), Project Manager Competency (PMC), Project Team Members’ Competency (PTC), Project Organizational Planning (POP), Project Resources’ Utilization (PRU) and Project Organizational Commitment (POC).
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».