Development of Classification Model for the Level of Bid Price Volatility of Public Construction Project Focused on Analysis of Pre-Bid Clarification Document
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Development of Classification Model for the Level of Bid Price Volatility of Public Construction Project Focused on Analysis of Pre-Bid Clarification Document Yeeun Jang, June Seong Yi, Jeongwook Son and Jeehee Lee Pages 1245-1253 (2019 Proceedings of the 36th ISARC, Banff, Canada, ISBN 978-952-69524-0-6, ISSN 2413-5844) Abstract: The purpose of this paper is to classify the level of formation of the bid price by using the type of uncertainty inherent in the bid document as a variable. To this end, the research examined the factors of the project related to the bid price presented in the previous study. Next, the pre-bid clarification document, which can be used to check the uncertainty of the bid documents, is used as a surrogate variable. Through these input variables, this research implemented two kinds of models using four algorithms: one predicts the level of bid price with uncertainty of bid document and the other predicts the level of bid price without uncertainty of bid documents. As a result, the model that predicts the level of the bid price reflecting the uncertainty of the bid document shows about 24 percent better performance than the model that predicts the bid price without reflecting the uncertainty of the bid document. Keywords: Risk Management; Bid Price Risk; Bid Price Volatility; Uncertainty of Bid Document; Pre-Bid Clarification; Bid Price Average; Bid Price Range; Machine Learning (ML); Classification Model; Public Construction Project DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2019/0167 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle