Navigating Complexity and Scheduling in Mega Construction Projects: Integrating FRAM with PMBOK for Enhanced Project Management — A Case Study of the Channel Tunnel Project
Notice bibliographique
Résumé
The management of complexity and scheduling in mega-construction projects is a persistent challenge due to their vast scope and inherent intricacies. This study explores the application of the Functional Resonance Analysis Method (FRAM) in construction project management, focusing particularly on its utility for large-scale projects. Through an extensive literature review, a notable gap was identified in the application of FRAM throughout the entire lifecycle of mega projects. To address this, the study proposes an innovative model that integrates FRAM with the Project Management Body of Knowledge (PMBOK) process groups and enhances it using the Analytic Hierarchy Process (AHP) across all knowledge areas. This model is exemplified through a Channel Tunnel project case study, demonstrating FRAM’s ability to dissect complexities, highlight critical factors, and sequence activities effectively. Our findings illuminate the nuanced interdependencies within the Channel Tunnel project and showcase the efficacy of the FRAM model in enhancing project visibility, decision-making, and overall management. By promoting the integration of FRAM, this study contributes a novel perspective to project management, advocating for a more resilient and adaptive approach to managing the challenges of mega-construction projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».