Analysis of Critical Success Factors Influence on Critical Delays for Water Infrastructure Construction Projects in the Abu Dhabi emirate Using PLS-SEM Method
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to investigate the significance impact of critical success factors on critical delays in the field of water infrastructure construction projects (WICPs) in the Abu Dhabi emirate in particular. Investigation was conducted utilizing quantitative approach by means of questionnaire survey to examine the understanding of professionals engaged in water infrastructure construction towards several critical success factors influencing critical delays. A total of 323 completed responses from owners, consultants and contractors representatives were gathered against 450 distributed questionnaires.The gathered questionnaires were analysed using an advanced multivariate statistical method of Partial Least Square Structural Equation Modelling (PLS-SEM). Data analysis was conducted in two major phases. The first phase involved a preliminary analysis of the data, to ensure that the data adequately meet the basic assumptions in using SEM. The second phase applied the two stages of SEM. The first stage included the establishment of measurement models for the latent constructs in the research. After confirming the uni-dimensionality, reliability and validity of the constructs in the first stage, the second stage developed to test the research hypotheses through developing the structural models. The results indicated that Project Management Process (PMP), Project Manager’s Competency (PMC), Project Team’s member Competency (PTC), Project Organizational Planning (POP), Project Resources’ Utilization (PRU) and Project Organizational Commitment (POC) had significant positive effects on Critical Delay Factor Evaluation (CDFS). From the results of moderation analysis revealed that Project Benchmark Characteristics (PBC) is positively moderate the effects of Project Management Process (PMP), Project Manager’s Competency (PMC) and Project Team’s member Competency (PTC) and Project Organizational Planning (POP) on Critical Delay Factor Evaluation (CDFS).
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».