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Enregistrement W571673388

Procurement Models for Road Maintenance

2005· article· en· W571673388 sur OpenAlexaboutno aff
Tony Porter

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcurementScope (computer science)Work (physics)Position (finance)BusinessAsset managementAsset (computer security)Road mapOperations managementComputer scienceFinanceMarketingEconomicsEngineeringComputer security
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The author of this paper has been directly involved in the evolution of the maintenance of the New Zealand road network as it moved from the “one stop shop” approach of the New Zealand Ministry of Works in the early 1980’s, through to its’ current position, which is based on complete funder/provider separation, with all services being provided by a fully contestable market. The author has also had the opportunity to observe developing practices in a number of other countries including Australia, the United Kingdom and Canada. As Road Controlling Agencies gain confidence in the success of outsourced maintenance, the scope of the work being outsourced tends to be extended to encompass the full range of asset management activities. This has evolved to the point where contracts that entail the long term management of a road network have been let in a number of countries. The paper draws on the author’s experiences to: (1) define the various roles in the management of a road network and how the procurement models impact on the road controlling authority’s residual roles and responsibilities; (2) discuss the evolution of maintenance contracts as they have moved from initially being essentially “input” based, then to “output” based and now, increasingly, “performance” based contracts; (3) outline the predominant models now being used in New Zealand and the author’s thoughts on their applicability; and (4) illustrate some of the benefits contracting out has delivered and discuss some of the difficulties encountered along the way.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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