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Enregistrement W2776348486 · doi:10.1061/(asce)me.1943-5479.0000587

Sustainable Delivery of Megaprojects in Iran: Integrated Model of Contextual Factors

2017· article· en· W2776348486 sur OpenAlexaff
M. Reza Hosseini, Saeed Banihashemi, Igor Martek, Hamed Golizadeh, Farzad Ghodoosi

Notice bibliographique

RevueJournal of Management in Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMegaprojectSustainabilityTriple bottom lineContext (archaeology)BusinessStructural equation modelingEnvironmental economicsSupply chainSustainable developmentProcess managementEnvironmental resource managementEconomicsMarketingComputer scienceManagementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study develops an integrated model of the main contextual factors that affect sustainable delivery of megaprojects in Iran. The inputs to the model are based on a comprehensive literature review affecting the “triple bottom line” of sustainability, as measured in economic, environmental, and social costs. Innovation diffusion theory and extralogical laws of imitation inform the theoretical points of departure. The model inputs were customized for the context of Iran, and a structural equation model was developed, using data collected from 101 survey questionnaires. The findings identify a wide range of factors that directly impact megaproject sustainability, and these may be used by policymakers and practitioners within the Iranian construction industry to better manage sustainability outcomes. Principally, megaprojects would benefit from (1) the generation of sustainability awareness at the evaluation phase, (2) tackling corruption at the preparation phase, and (3) consolidating responsible project management practices at the usage phase. Moreover, these lessons may be more broadly applicable across the entire construction supply chain in Iran, as well as being transferable to other developing countries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations120
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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