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Record W2248402089

Étude des facteurs de risques de dépassements de coûts dans les projets de construction de routes et de grands travaux au Québec

2015· preprint· fr· W2248402089 on OpenAlexaboutno aff
Nathalie de Marcellis-Warin, Ingrid Peignier, Ryan Leenhouts, Serban Teodoresco, Miville des Chênes

Bibliographic record

VenueRePEc: Research Papers in Economics · 2015
Typepreprint
Languagefr
FieldDecision Sciences
TopicConstruction Project Management and Performance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

« L’industrie de la construction du Québec passe à travers sa plus grave crise d’éthique et d’intégrité ». Cette affirmation a été entendue très souvent lors du déroulement du projet. Elle touche toutes les parties prenantes, à la fois les donneurs d’ouvrage, les firmes de génie conseil mais également les entrepreneurs en construction. Dans le contexte de suspicion actuel vécu par l’industrie de la construction, tout dépassement de coûts est perçu comme une malversation. Or, cette étude tend à montrer que tout projet de construction présente des risques intrinsèques. Le manque de consensus et de rigueur dans les médias sur la définition des dépassements de coûts a naturellement des conséquences sur la perception du public envers cette question. En effet, lorsque l’on évoque les dépassements de coûts, de quoi parle-t-on : de la différence entre la valeur du contrat à la livraison des travaux et l’estimation initiale (préparé au moment la décision de construire) ? de la différence entre la valeur finale à la livraison et le contrat signé ? ou encore de la différence entre la valeur du contrat signé et l’estimation initiale ? L’amalgame des termes pouvant qualifier les dépassements de coûts et la surutilisation des mots comme « corruption » ou « collusion » ont pour effet d’augmenter le niveau de confusion au sein de la population. Compte tenu de ces imprécisions, il nous apparaît plus difficile d’établir la cause exacte des dépassements de coûts. Cette mise en contexte a donc clairement montré la nécessité d’avoir une définition claire des dépassements de coûts. Celle-ci devrait englober l’ensemble des phases d’un projet de construction c’est-à-dire, de la préparation à la construction proprement dite. Les dépassements de coûts correspondent ainsi à la différence entre la valeur du contrat final à la livraison des travaux et l’estimation initiale définie au moment de la décision de construire.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.021
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.361
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0210.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.108
GPT teacher head0.406
Teacher spread0.298 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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