Project Networks and Reallocation Externalities
Notice bibliographique
Résumé
A project involves several participants—including clients, contractors, and subcontractors—that work concurrently on multiple projects and allocate resources among them. This interdependency creates a network of otherwise-unrelated projects. We map the network of U.S. government projects involving over 150,000 participants. We show that a seemingly localized disruption, affecting only one project site, eventually causes delays across unrelated projects. This is because participants opportunistically reallocate resources into disrupted projects, at the expense of other projects, triggering a domino effect of further reallocations in the network. Thus, the costs of on-site disruptions end up being shared by multiple participants in the network, rather than being fully absorbed by the affected project. Performance-based incentives, which reward contractors for timeliness, exacerbate these externalities by encouraging self-interested resource reallocation. This paper was accepted by Karan Girotra, operations management. Funding: This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) [Grant RGPIN-2017-04523]. Supplemental Material: The online appendix and data files are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.01574 .
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».