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Enregistrement W3149191354 · doi:10.1046/j.1365-232x.2001.00198.x

Construction claims management: towards an agent-based approach

2001· article· en· W3149191354 sur OpenAlexaboutno aff
Zifeng Ren, C. J. Anumba, O.O. Ugwu

Notice bibliographique

RevueEngineering Construction & Architectural Management · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésComputer scienceBusinessProcess management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Disputes are now considered endemic in theconstruction industry. They often arise from the poorresolution of claims in the course of constructionprojects. Efforts have been geared towards reducingthe incidence of claims. These efforts are of two kinds:those that seek answers from basic principles and legalissues at the pre-construction phase and those thatattempt to solve the problems through claimsmanagement procedures at the construction phase.This paper reviews the developments in claimsmanagement and highlights the deficiencies in currentclaims management approaches. It focuses on the needfor improvement of the efficiency of claims negotiationand suggests the use of multiagent systems as anapproach to achieve it. The potential benefits of thesuggested approach are discussed in the concludingsection of the paper.Keywords claim justification, claim negotiation, claimquantification, claims management, multiagent systems,risk management INTRODUCTIONOver the past three decades, the construction industryhas experienced an increase in claims, liability expo-sures and disputes, along with an increasing difficultyin reaching reasonable settlements in an effective,economical and timely manner (Barrie & Paulson,1992). The unique, dynamic and complex nature of theindustry inevitably leads to a situation where conflictsare bound to arise, and claims are inevitable. In fact,claims are now considered as a way of life for theconstruction industry (Bradley & Langford, 1987), asshown by the following:• Onyango (1993) found that 52% of all UK cons-truction projects ended up with a claim of sometype;• Keane (1994) reported that £1.2 billion could be thesubject of construction claims or disputes at any onetime and that more than 83% of contractors claimedfor one or more time extensions during 1992–94 inthe UK;• Semple et al. (1994) identified that more than half ofclaims constituted an additional cost of at least 30%of the original contract value based on their survey ofconstruction projects in Canada. In addition, about athird of claims amounted to at least 60% of theoriginal contract value. In some cases, the claimvalues were almost as high as the original contractvalue.The reasons for this problem are very complex, andcan be analysed from social, industrial and projectperspectives:• Social factors: the construction industry, as a whole,is under increasing pressure from the society to bemore competitive in terms of cost, time, quality andenvironmental issues. As a result, the industry isbecoming more risky than ever;• Industrial factors: the wide range of participants, theincreasing size of projects, enhanced competitivetendering, increasing technological complexity,uncertainty in construction environments, unbal-anced risk allocation, and complex and confusedinterdependent relationships brought about by someproject procurement systems, also contribute toconstruction claims;• Project factors: unforeseeable site conditions, unreal-istic planning and specifications, changes by theclient, acceleration, unfulfilled duties by projectparticipants and ‘force majeure’ are the direct causesfor claims (Ren, 2000).To seek answers to the problem, numerous researchprojects, courses and publications on various aspects ofclaims, such as Wood (1975), Diekmann & Nelson(1985) and Levin (1998), have been undertaken toinvestigate industrial practices and to explore theprinciples and procedures of claim settlement anddispute avoidance. Basically, these efforts are of two

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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