Modelling Risk in Highway Infrastructure Investments: Decision-Theoretic, Bayesian, and Factor Analysis Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Investments in highway infrastructure are expected to achieve a satisfactory rating for avoiding cost overruns and in fulfilling their role in enhancing the sustainability of cities and regions.Despite challenges, highway infrastructure investment assessments received insufficient research attention in modelling lifecycle cost risk and the associated sustainability effectiveness.The increasing acceptance of the sustainability rating tools for evaluating highway projects implies going beyond former attention to location and design of highway infrastructure guided mainly by functional considerations.Under present high demands from the transportation planning environment, there is emphasis on characterizing risk in the first cost as well as lifecycle costs.Likewise, there is an emphasis on inclusion of sustainability factors, including effective use of resources, in evaluating project alternatives.The use of infrastructure rating tools such as ENVISION has the potential to improve the effectiveness of investment in highway projects in terms of meeting sustainability criteria, including formal recognition of the importance of lifecycle analysis.To support the application of rating tools, research is needed in modelling risk in lifecycle cost estimates, including the identification and quantification of cost overrun factors.Besides, there is a need for a methodology for joint treatment of multi-attribute criteria that encompass cost and other factors of sustainability.To go beyond the current state of knowledge, research was carried out on: The probability models of cost overruns. Treating risk and uncertainty in lifecycle analyses, using decision-theoretic, utilitytheoretic, and Bayesian methods for evaluation of investment alternatives. Factor Analysis of variables that characterize the causes of cost overruns and logistics regression models based on factor analysis results.Data were obtained and analyzed on actual projects that may have experienced cost overruns.Also, a questionnaire study was implemented to obtain data from transportation jurisdictions in Canada, the USA, Middle East, and Australia.Following the study of cost overrun probability models, decision-theoretic and utility-theoretic methods were developed and illustrated in the evaluation of investment alternatives while formally treating lifecycle costs and other factors of sustainability.Finally, factor analysis and associated logistic regression models were implemented for characterizing the effect of factors that cause cost overruns.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».