Risk and Uncertainty in the Cost Contingency of Transport Projects: Accommodating Bias or Heuristics, or Both?
Notice bibliographique
Résumé
Transport projects are regularly subjected to cost misperformance. The contingency set aside to cover any increases in cost due to risk and uncertainty issues is often insufficient. We review approaches that have been used to estimate a cost contingency. We show that some approaches such as reference class forecasting, which underpins the planning fallacy theory, take a biased view to formulate a contingency. Indeed, there is a perception that the risks and uncertainties that form the parts of a cost contingency cannot be accurately assessed using heuristics. The absence of an overarching theory to support the use of heuristics has resulted in them often being downplayed in a project's investment decision-making process. This article fills this void and provides the theoretical backdrop to support the use of heuristics to formulate a cost contingency. We make a clarion call to reconcile the duality of the bias and heuristic approaches, propose a balanced framework for developing a cost contingency, and suggest the use of uplifts to derisk cost estimates is redundant. We hope our advocacy for a balanced approach will stimulate debate and question the legitimacy of uplifts to solely debias cost estimates.
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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 | 0,019 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».