Breaking the Sisyphean loop: reconceptualizing the treatment of risk and uncertainty in transport projects
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide transport projects repeatedly exceed their budgets.This problem has received widespread attention over several decades, with little progress made to improve project cost performance.Consequently, this has led to the emergence of the following recurring question: How can public agencies responsible for delivering transport projects improve the estimation accuracy of their actual construction costs?We use the metaphor of the Sisyphean task to assist us in suggesting that the conflation of risk and uncertainty results in an inability to estimate actual construction costs accurately.Ambiguity aversion, an illusion of certainty, and the repeated occurrence of cost deviations, as demonstrated by our illustrative example and analysis of the elemental cost models of 39 transport projects, collectively create a Sisyphean loop that is impossible to break.Thus, we question the prevailing conceptualisation and treatment of risk and uncertainty used to estimate the actual construction costs of projects.We offer a new theoretical lens framed around ecologically rational heuristics and provide suggestions to reconceptualize and recalibrate the treatment and assessment of uncertainty in cost estimates.We hope this paper provides a much-needed circuit breaker to public agencies' prevailing treatment of risk and uncertainty and stimulates new lines of inquiry to improve the cost performance of transport 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 | 0,056 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,070 |
| Communication savante | 0,019 | 0,045 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».