Mapping the PPP Market in the U.S. and Canada: Participation and Interaction of Private Firms between 1990 and 2013
Notice bibliographique
Résumé
Public authorities across the United States (US) and Canada have developed a growing number of public-private partnership (PPP) agreements in order to enhance their transportation infrastructure. Within this context, the PPP market has experienced the emergence of multiple private organizations involved at different levels, within a project’s lifecycle. Although the current literature on public-private arrangements recognizes these issues, the question of how private firms organize themselves in PPP projects remains largely unexplored. We address this shortcoming by developing a longitudinal network of private participation across PPP contracts in the US and Canada from 1990 to 2013. We identify the sponsors and contractors involved in the bidding phase of highway concession initiatives, describe their roles, and examine the nature of their relationships. Our research design relies on bidding data extracted from proprietary databases and publicly available information obtained from news reports and academic journals for those design-build-finance-operate-maintain (DBFOM) projects that had reached financial close by 2013. We identified the key participants, established the number of repeat relationships among them, the nature of their transactions, and their market experience. Our main findings are summarized in network maps, where we highlight the development and interactions of private actors in the PPP market. Our main contribution is the establishment of a point of departure for studying the network structures within the private sector in the context of a public-private agreement. Further research will examine how the participants combine their capabilities and resources to achieve a successful project.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».