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Enregistrement W4385777037 · doi:10.5267/j.jpm.2023.6.002

Incentive mechanisms for managing local subcontractors in international construction projects

2023· article· en· W4385777037 sur OpenAlexvenueno aff
Alaeldin Abdalla, Xiaodong Li, Song Ziyang, Fan Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Project Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésIncentiveProcurementBusinessStructural equation modelingFinanceIndustrial organizationMarketingEconomicsMicroeconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the domain of international construction projects, managing supply chains presents distinct challenges due to the intricate task of coordinating multiple stakeholders within diverse cultural, economic, and regulatory contexts. Prior research highlights the significance of incentive mechanisms and collaborative procurement practices, yet the effectiveness of these strategies in augmenting performance for international projects has not been extensively examined. This investigation explores the effects of financial and non-financial incentives on the performance of global construction projects, with a focus on the mediating role of cooperation. Data were gathered from Chinese international contractors and local suppliers and subsequently analyzed using Structural Equation Modeling. The results reveal two separate pathways of influence. Firstly, financial incentives exhibited substantial direct and indirect impacts on project performance; secondly, while non-financial incentives did not directly affect project performance, they significantly impacted cooperation levels, which in turn mediated the relationship between non-financial incentives and project performance. This study provides essential perspectives for managing international construction projects, emphasizing the critical need for the combined application of financial and non-financial incentives to foster cooperation and ultimately achieve superior project outcomes.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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