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Enregistrement W4293254958 · doi:10.4324/9781003257172

The Front-end of Large Public Projects

2022· book· en· W4293254958 sur OpenAlexafffundabout
Terry Williams, Knut Samset, Gro Holst Volden

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesTechnische Universiteit DelftUniversiteit van AmsterdamEconomic and Social Research CouncilDepartment of Defence, Australian GovernmentAustralian National UniversityHealth and Safety ExecutiveUniversiteit UtrechtUniversity of ManchesterUniversité du Québec à MontréalBritish Academy of ManagementGovernment of the United Kingdom
Mots-clésFront (military)Front and back endsPolitical scienceComputer scienceGeographyMeteorologyOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large public projects represent major complex investment and whilst there has been much written about how to develop, manage and deliver such projects, practice still does not match up with expectations. In this book, researchers from the Norwegian Concept Research Programme explore the paradoxes between theory and practice in collaboration with experts in the field of project governance. This book delves into the reality of large public projects, to show how they can be managed effectively and efficiently, recognising the realities of their context. It offers a range of practical conclusions as to the paradoxes of the governance and management of public projects. The international spectrum of authors draw their examples from the UK, Norway, Canada, France, Australia and the Netherlands. Bridging the gap between research, theory and practice, this book will benefit academics and researchers in the field of project management and corporate governance as well as those in the practice of public project governance, civil servants and industry practitioners.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,020

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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