Smart heuristics for decision-making in the ‘wild’: Navigating cost uncertainty in the construction of large-scale transport projects
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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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 | 0,011 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».