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Enregistrement W7117316631 · doi:10.1061/jladah.ladr-1320

Governance Strategies for Execution of Public Building Projects

2025· article· en· W7117316631 sur OpenAlexaff
Olalekan Emmanuel Akintan, Victor Adetunji Arowoiya, Melissa Chan, David Kan, Wei Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Legal Affairs and Dispute Resolution in Engineering and Construction · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProject governanceCorporate governanceIntegrated project deliveryTransaction costDatabase transactionProject managementGood governanceBuilding information modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The execution of public building projects often faces multifaceted challenges. One of these challenges is the governance system adopted in the execution of such projects. This study seeks to assess a suitable project governance strategy for the execution of public building projects in Nigeria. The populations for the study consist of construction professionals involved in the execution of public building projects. A survey research design was adopted using census sampling techniques and the data collected were analyzed using inferential statistical tools. The study revealed that a horizontal transaction governance strategy that relates to the employment relationship and involvement of market transactions for the supply of specialist skills and services is the best governance strategy to adopt in public building project delivery. Hence, the study posited for good governance; there must be good relationship between the project sponsors and project executors. In addition, contractual governance has the greatest effect on the delivery of public building projects due to the contractual aspect with the entire lifespan and logistics of the project. Once this strategy is well incorporated into an organization’s operation, it will go a long way toward maintaining good relationships between project participants, good governance, and effective project delivery.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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