Assessment of Construction Risk Management Maturity Using Hybrid Fuzzy Analytical Hierarchy Process and Fuzzy Synthetic Approach: Iraq as Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Knowing and developing the construction organizations' maturity level in risk management is critical to ensure they achieve their strategic objectives.This paper aims to design a new construction organizations' risk-management maturity model (C.ORM3) using new hybrid techniques and a distinct validation strategy based on global and local experience, to assess risk management maturity level in developing countries.A multi-steps methodology was adopted in this research.The study adopted an excessive systematic literature reviews of 22 previous articles on RM maturity and four standards and guidelines for eliciting model components.These components include five attributes with 26 capabilities; 24 capabilities identified from literature review and 2 from experts.These capabilities are evaluated against five levels: immature, ad-hoc, standard, managed, and optimized.The authors adopted a new strategy for validating the model by three groups of global and local experts and verifying the proposed model in a realistic-world case study.This study is the first to use a hybrid method based on the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) and Fuzzy Synthetic Evaluation (FSE) techniques in evaluating RM maturity (RMM).Iraqi construction organizations validate the practicality of the model.The results showed that the overall RMM level of the Iraqi construction sector is 1.52, between immature and ad-hoc.The model has been converted into a computer template for ease of use by organizations.This study concluded that the suggested C.ORM3 helpful for construction organisations to evaluate their current state of RM and plan for future development.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».