New Brunswick Department of Transportation and Infrastructure's Strategic Multi-Criteria Analysis Model for Capital Infrastructure Investments
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a multi-criteria analysis (MCA) model and methodology developed for the New Brunswick Department of Transportation and Infrastructure (NBDTI) for prioritizing new capital investments in its transportation infrastructure. The methodology and MCA model for transportation projects, including a user guide for its application, were developed by Opus International (Canada) Ltd. (Opus) in 2013. NBDTI has tested this MCA model & methodology and is currently considering utilizing it as a key component in its “Asset Management Decision Framework” to prioritize new capital transportation projects for its long-term strategic infrastructure plan. The department has recently initiated a continuous improvement project to extend the MCA model to prioritize other categories of infrastructure assets, specifically buildings. NBDTI has a mature highway asset management program to determine the rehabilitation needs of its existing transportation assets. However, the department required a defendable, transparent methodology for prioritizing capital investments in new infrastructure that: Enabled the Department, and in turn the province, to strategically prioritize and plan capital infrastructure expenditures on a more efficient and effective basis; Supported the province’s current commitment towards providing appropriate and affordable service to citizens on a sustainable basis; Aligned with the Government of New Brunswick’s vision and strategy map; and Better positioned the Department, and in turn the Province, to seek future cost shared funding from the Federal government. The paper describes the results of Opus’s three step approach to develop the MCA methodology and model including: 1. A literature and current practice review of North American agencies; 2. Stakeholder Consultations and the resulting draft methodology and model; and 3. Testing and refining of the draft methodology and model. The final model is presented along with examples of how it is being applied to: Assess the strategic value and expected performance of its planned capital infrastructure projects; Prioritize projects according to their strategic value; and Communicate the results. The paper concludes with recommendations on how the MCA methodology and model can be improved, and extended to other government assets and decisions on asset divestiture or disposal.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».