Notice bibliographique
Résumé
Only 43 per cent of U.S. construction firms remain in business after four years. Why? Inadequate management, according to the U.S. Small Business Administration. This is surprising because most construction firms are formed by ambitious construction project managers, executives and tradesmen who have excelled at what they have been doing. But as experienced as these entrepreneurs may be, they are not likely prepared to take on the full range of responsibilities forced on them in managing the business of construction in its entirety.While this business failure rate and its causes are based on U.S. experience, available data from a number of other industrialized countries shows they are similar.This book describes in detail what the business side of the construction equation requires of the construction firm owner. The contractor who quickly learns these requirements can identify and avoid or manage around the pitfalls that cause the high failure rate in our industry and put his or her construction firm on a level playing field with the best-run companies in the business. The detailed duties of the owner, whether in the U.S., U.K., Australia or Canada, are a common theme throughout the book. The author, Nick Ganaway, speaks peer-to-peer, and the book is sprinkled with supporting examples from his own experience. He is immersed in the industry and this book is "based on the things I've learned, used, and refined as a light-commercial general contractor in the course of starting and operating my own construction firm for 25 years." The contractor doing $5 million or $50 million or more in annual sales or the equivalent amount in other countries, or the entrepreneur who is just starting up, can use the tried and proven material in this book to build a business that is profitable, enjoyable, and enduring.Additionally, the book devotes a chapter to specializing in chain-store construction.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».