Smart heuristics for decision-making in the ‘wild’: Navigating cost uncertainty in the construction of large-scale transport projects
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
Statistical approaches such as Reference Class Forecasting and Monte Carlo Simulation are widely used to estimate the cost contingency of large-scale transport projects (>$500 million) to mitigate cost overruns during construction. Such approaches may accommodate exposure to risk, but they will fall short in the face of the irreducible uncertainty that confronts project delivery. An underused alternative for formulating a cost contingency is smart heuristics (i.e. simple task-specific decision strategies), which are superior to statistical reasoning under Knightian uncertainty. We set forth an agenda for research on building and using an ‘adaptive toolbox’ of ecologically rational heuristics that decision-makers can apply to produce more accurate contingency estimates for large-scale transport projects. We identify several methodological considerations to support the adaptation and discovery of new heuristics for decision-makers to navigate judgments under uncertainty during the contingency estimation process. The implications for research, policy, and practice are also identified. The contributions of our paper are twofold as we: (1) provide a platform for challenging the effectiveness of the prevailing convention of using statistical reasoning to estimate a project’s cost uncertainty; and (2) identify an avenue for testing existing and discovering new heuristics that can assist decision-making in projects.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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