Special issue: infrastructure delivery and project management in low-and middle-income economies
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
Abstract This presentation introduces the special issue of Cadernos EBAPE.BR, focusing on the theme of infrastructure delivery and project management in low-and-middle income economies. This work highlights the rationale for the special issue and summarizes the articles published. Infrastructure projects operate in a complex environment and must handle multi-level management governance. These challenges are even more pronounced in low-and-middle income economies. Therefore, an infrastructure project management system must not only consider its internal structure but also the changes and impacts the project has on both internal and external environments. The thematic section of this special issue features four articles. The first article, presented by Carneiro (2023), takes a critical perspective on project studies with a focus on the World Bank’s role and influence. The World Bank is one of the primary funding sources for infrastructure projects and has committed to increasing investments in infrastructure from billions to trillions of US dollars. Pereira, Gomide, Machado, and Ibiapino (2023) as well as Pinto and Teixeira (2023) concentrate on Brazilian Amazon infrastructure megaprojects. Finally, Barros, Carvalho, and Brasil (2023) discuss inland waterway transportation in Brazil. This special issue aims to delve into project management studies related to the delivery of large-scale infrastructure projects, encompassing public-private governance issues, project execution, and stakeholder engagement. The four articles provide a comprehensive overview of the challenges Brazil faces in executing such projects. They all address the often-high socio-political complexity that characterizes the context surrounding infrastructure projects in low-and middle-income countries, whose ultimate objective is to create and distribute value to their citizens.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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