A Fuzzy Framework for Contractor Selection on IPD Projects
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry is characterized by complexity, budget and schedule overruns, quality and safety problems, and increased claims and disputes.To successfully manage the inherent complexity of construction projects, optimal contractor selection is integral for project success.Choosing the best-fit contractor is especially important in Integrated Project Delivery (IPD), since this procurement route relies heavily on the efficient collaboration of project stakeholders and necessitates trust to guarantee successful outcomes.However, the numerous methods and tools for contractor selection in the literature target traditional delivery routes and are unsuitable for IPD, considering the latter's distinct features and stakeholder roles.As such, owners transitioning to IPD do not fully understand the requirements for optimal contractor selection, which jeopardizes the success of IPD projects.To address this need, this paper conducts a comprehensive literature review and investigates twelve unique IPD case studies to identify contractor selection criteria important to IPD.The paper presents a decision-making framework for contractor selection in IPD projects, using the Fuzzy Inference System (FIS), that provides an indication of the best-fit contractor for the IPD project.This research fills a significant gap in the literature by providing a tool to assist IPD practitioners to select the right contractor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».