State-of-the-Art of Value for Money Analysis: Determining the Value of Public-Private Partnerships
Notice bibliographique
Résumé
Recent high-profile public-private partnerships (P3s) have generated significant interest in utilizing novel contracting methods to reduce costs and transfer risks associated with transportation infrastructure. Determining that a P3 will outperform a traditional approach to construction, financing or maintenance is not easy, however. Uncertain costs and risks extend far into the future. Governments in the UK, Canada and Australia use similar approaches to assessing P3 projects to determine their overall expense relative to the overall expense of traditional procurement or management. These “Value for Money” (or VfM) approaches involve developing a Public Sector Comparator which estimates total public-sector project cost, and then comparing that to the P3 cost estimate. Setting a value for risks retained and for risks transferred between the public and private sectors is the largest challenge. Governments in the three countries do through risk-assessment processes and meetings. Countries differ in their approaches to Value for Money analyses: the UK does the analyses at three levels – the program, procurement and project levels – increasing its quantitative precision with each step. In Canada, Quebec and British Columbia include VFM analyses in the larger assessment of a project’s overall business case, integrating the process and doing it only once. In Australia, guidelines direct that VfM analyses be done only after the project is defined and proposals from contractors have been submitted. In all cases, the VfM process is laborious and requires skilled analysis to ensure accuracy. The US has limited experience with P3s and almost none with VfM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,045 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,021 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».