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Enregistrement W2783210159 · doi:10.5539/ibr.v11n2p16

Analysis of Critical Success Factors Influence on Critical Delays for Water Infrastructure Construction Projects in the Abu Dhabi emirate Using PLS-SEM Method

2018· article· en· W2783210159 sur OpenAlexvenueno aff
Jaafer Y. Altarawneh, V. Thiruchelvam, Behrang Samadi

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural equation modelingCritical success factorProject managementModerationOperations managementProcess managementData collectionComputer scienceKnowledge managementBusinessEngineeringMathematicsStatisticsSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,243
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,304 · 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.

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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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