MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4307866242 · doi:10.5267/j.jpm.2022.8.003

Investigation and ranking the causes of delay in EPC projects of nonindustrial buildings of 9, 10, 19, 20 and 21 phases of South Pars of Iran

2022· article· en· W4307866242 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Reza Motallebi Zadeh, Amir Qayoumi

Notice bibliographique

RevueJournal of Project Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrainstormingEconomic shortageRanking (information retrieval)Descriptive statisticsDelphiDelphi methodDuration (music)BusinessProcess (computing)Operations managementActuarial scienceComputer scienceMarketingEconomicsStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Delay is one of the most common causes of construction projects failure in Iran. The larger sizes of the projects, the more risks and costs of delays. In this paper, the causes of delays in EPC contracts of nonindustrial buildings were excavated from the related previous research and several interviews with experts of this subject, and adjusted by the brainstorming technique, Delphi and reconciling the nature of these projects. Then, a questionnaire was distributed among 52 experts working in the South Pars project, and the data were analyzed by descriptive and factor analysis methods. Descriptive analysis revealed that “Inflation and escalation of material prices and human resources salaries”, “Unrealistic contract duration and requirements imposed” and “Political situation” were the most significant delay factors. Meanwhile, factor analysis indicates that “Improper construction methods”, “Shortage of experienced and skilled labor” and “Long acceptance process (shop drawings, permits, tests and samples)” were the most important causes of delay.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Project ManagementMême sujetConstruction Project Management and PerformanceTravaux en français237 207