State-of-the-Art of Value for Money Analysis: Determining the Value of Public-Private Partnerships
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,016 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle