Risk-Based Comparison of Collaborative Delivery Methods in Canadian Construction: Progressive Design Build, Integrated Project Delivery and Project Alliancing
Notice bibliographique
Résumé
In response to an aging infrastructure network, population growth, and the rising complexity of project delivery, Canada's infrastructure procurement landscape has undergone significant transformation in recent years.In light of this, collaborative project delivery methods, including Progressive Design-Build (PDB), Integrated Project Delivery (IPD) and Project Alliancing (PA) have recently gained traction in Canada as alternatives to traditional models by fostering teamwork, aligning commercial outcomes, and promoting collective accountability among stakeholders.This paper provides the results of a targeted review of existing literature on risk management characteristics of PDB, IPD, and PA across four dimensions: risk allocation and mitigation strategies, risk sharing and incentives and flexibility/adaptability in managing risk.The analysis emphasizes how these models address inefficiencies in traditional delivery systems by promoting collaboration and aligning risks and rewards equitably.To analyze the extent of adoption of the aforementioned delivery methods in Canada, this study surveys Canadian projects that have implemented PDB, IPD, or PA.The compilation of these projects forms a foundational database that supports future research on the influence of risk management practices on collaborative project delivery adoption and implementation in the Canadian context.This study identifies distinct risk management approaches across PDB, IPD, and PA, shaped by their underlying contractual frameworks.Preliminary findings from Canadian projects suggest that delivery method selection is influenced by sector-specific risk profiles and the level of risk integration each delivery method supports.
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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 | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».