Risk management in Egyptian construction: Comparative analysis of general and banking sectors using advanced quantitative methods
Notice bibliographique
Résumé
To effectively manage the challenges associated with meeting schedules, costs, and quality requirements in construction projects, it is crucial to address potential risk factors. Despite extensive research on risk management in construction, a significant gap persists concerning the uniformity of risk factors and their effects across various construction project types, geographical locations, and cultural contexts. This research presents a structured three-step approach to risk management, covering risk identification, analysis, and response. The methodology is applied to both the General Construction (GC) and Banking Construction (BC) sectors in Egypt, involving industry professionals through surveys. Quantitative analysis using the Relative Importance Index (RII) and Fuzzy-set theory gauges the influence of each risk factor, while Spearman Ranked Correlation tests differentiate risk profiles between sectors. A comparative analysis highlights Egypt-specific risk factors versus regional or global factors. Key risk factors with high centrality scores are identified, and optimal risk reduction strategies are selected using the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The study reveals significant sector-specific risk differences and highlights the need for tailored risk management strategies. Key contributions include identifying vital risk factors, comparing them globally and regionally, and proposing effective mitigation strategies to enhance project timelines, costs, and quality.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| 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 ».