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Record W7000253572

Évaluation de la qualité des documents d’appel d’offres des projets pilotes de construction au Québec

2021· other· fr· W7000253572 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2021
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Marshall PlanDefense industry
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cette recherche est de déterminer si les projets pilotes contre les retards de paiements (projets dont les modalités de paiements sont imposées par le gouvernement) dans la construction au Québec ont une meilleure qualité de documents d’appel d’offre que des projets dits « traditionnels ». Les domaines abordés sont le processus de construction au Québec, la qualité dans la construction, les conflits (et plus spécifiquement les retards de paiements) et les projets pilotes du gouvernement québécois. Le but est de comparer certains de ces projets pilotes à des projets similaires mais ne faisant pas partie de ce programme, dits de contrôle, et d’analyser leurs addenda (changements apportés aux documents lors du processus d’appel d’offre) qui sont la principale source de donnée. On recueille leur nombre, leur catégorie et leur date d’émission. On peut alors analyser ces données, en classant les projets selon leur envergure, structure et autres catégories pertinentes. Cette analyse a permis de déterminer que les projets pilotes présentent moins d’addenda que les projets de contrôle, qu’ils ont une période de conception plus longue pour une période de construction identique et que la part de budget allouée aux professionnels de la construction (c’est-à-dire architectes et ingénieurs) était plus élevée. Ces données ont été vérifiées à l’aide d’un questionnaire auquel des entrepreneurs de projets pilotes et de contrôle ont répondu via des entretiens téléphoniques. Enfin des entrevues avec les donneurs d’ouvrages du programme pilote a permis d’affirmer que les documents d’appel d’offre sont de meilleure qualité, mais que cela peut être attribué à une présélection de projets de qualité meilleure par ces organismes publics. Cela a aussi permis de montrer que le système de calendrier de paiement, propre aux projets pilotes est efficace mais que le système d’intervenants- experts en cas de différend ne l’est pas.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.294
Threshold uncertainty score0.591

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.031
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0040.005
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0050.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.028
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.279 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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".

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Published2021
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