Quantitative Analysis of Critical Success Factors in the Development of Public-Private Partnership (PPP) Project Briefs in the United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the research findings on Public-Private Partnerships (PPP) brief development in the United Arab Emirates. A questionnaire survey was conducted to assess and rank the relative importance of the Critical Success Factors (CSFs) identified in PPP brief development in the UAE. A quantitative analysis was then conducted on the data gathered from the survey, and the results of the analysis are described. The processes of purifying and computing the measurement instruments are also explored using Cronbach’s alpha to assess the reliability of scale measurements. The statistical analysis focuses on the importance and ranking of the identified thirty-eight (38) CSFs and their Sub-Success Factors (SSFs). The overall assessment of these factors highlights their importance in a brief development process. Accordingly, these factors are grouped into seven categories, and the developed CSF framework is presented. The categories, listed in descending order, are Regulatory and Legal Factors; Finance and Economic Factors; Risk-Related Factors; Public Sector Capacity-Related Factors; Procurement-Related Factors; Stakeholder-Related Factors; and Social, Cultural, and Ethical Factors. The research findings offer a comprehensive framework of CSFs for brief development tailored to the unique PPP environment of the UAE to ensure project success.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».