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Enregistrement W1500073464 · doi:10.1177/875697280403500406

A Balanced Scorecard Approach to Project Management Leadership

2004· article· en· W1500073464 sur OpenAlexaff
James Norrie, Derek H.T. Walker

Notice bibliographique

RevueProject Management Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalanced scorecardProcess managementProject management triangleProject managementDimension (graph theory)Performance measurementProject charterStrategy mapProject managerComputer scienceKnowledge managementEngineering managementBusinessEngineeringSystems engineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we discuss ways that project managers can use measurement (using a tool such as the balanced scorecard) to improve the operational performance of their project teams. Project managers will see that attaching measures to outcomes clarifies project objectives and supports well-defined and well-communicated links between the project vision and business strategy. These also enable project managers to more effectively monitor and control project activities for the purpose of improving project results. This paper reinforces the importance of strategy as an added dimension to the traditional triple constraint. We present this information through our comparison and survey of two projects undertaken by project teams at a large North American global telecommunications organization. The results of our study provide early evidence of the usefulness of the balanced scorecard (BSC) as a tool for improving project management effectiveness. Our study also shows that balanced performance measurement is an important technique for establishing on-strategy project delivery. We propose using this technique primarily as an extension of current practices by adding a strategic measurement dimension.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,016
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,138 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations96
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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