A Twist on Collaborative Delivery—Construction Manager at Risk and Progressive Design
Notice bibliographique
Résumé
The City of Sherman, Texas, is in the midst of an infrastructure improvement program to support the recent growth of industry in the area. A significant element of the expansion program is the need for additional treatment of new industrial wastewater. After treatability studies concluded that a new industrial WWTP would be required, the City began the daunting task of delivering this new plant in less than 30 months with a design scarcely more than a concept. The team—including the City, Consulting Engineer, and Program Manager—sought collaborative delivery methods to bring a contractor on board. Based on Texas legal restrictions preventing the use of Design Build, the team selected Construction Manager at Risk (CMAR) as the optimal method to deliver the project. With the CMAR engaged, the full team was set. To deliver this project, the team used several logistical and management tools. Tools used included early procurement of long lead equipment, early works packages to allow construction to begin while design was finalized, team collaboration in the form of regular partnering sessions and teambuilding exercises, proactive budget management to ensure funding was secured in time, schedule collaboration to adjust and react quickly to unforeseen circumstances, and detailed quality control to ensure field work matched design intent. A detailed evaluation of each of these tools is discussed. Major challenges that the team overcame included rapid cohesion of a diverse team, rapid construction pace, public bidding of all work and equipment packages, design progression after bidding, and maintaining high work quality (both design and construction). The project is currently under construction and is on target to be completed on schedule in order to serve the industrial customers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».