Public–Private Partnerships for Higher Education Institutions in the United States
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Public–private Partnerships have become a common delivery method for diverse types of projects ranging from transportation and energy infrastructure to social infrastructure. Previous research has mainly focused on PPPs for infrastructure and other non-social projects. Although PPP projects for higher education institutions share some common attributes with their traditional counterparts, they also have unique aspects such as institutional culture as well as structure of ownership and management. Hence, the objectives of this research were to (1) conduct a systematic collection and analysis of PPP projects in higher education institutions in the United States; and (2) conduct a gap analysis to provide recommendations for future projects and lessons learned from past ones. A gap analysis of the published data on higher education PPPs was undertaken, identifying 45 educational PPP projects in the United States. The main areas of study were type of project (e.g., housing, commercial, mixed use, etc.), size, and investment made. Additionally, a questionnaire survey was disseminated to experts in the field to collect data on these projects and report on them. The results showed an increasing trend in project size between 1994 and 2018 with the majority being for housing developments while a smaller percentage was for commercial and utility projects. A geographical representation shows a large number of projects clustered in the Southern and Northeastern regions of the United States. Additionally, a questionnaire survey was used to identify samples of these projects and present them as a case study. The number of PPPs is expected to rise due to funding cuts and state appropriation cuts. Finally, the proposed recommendations can also be extrapolated for other social or infrastructure projects.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle