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Enregistrement W1501445758 · doi:10.1108/17538370810883800

Learning investments and organizational capabilities

2008· article· en· W1501445758 sur OpenAlexaff
Catherine P. Killen, Robert Hunt, Elko J. Kleinschmidt

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Managing Projects in Business · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementTacit knowledgeOrganizational learningCompetitive advantageDynamic capabilitiesBusinessProcess (computing)PortfolioProcess managementComputer scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to improve understanding and provide guidance for investments in organizational learning mechanisms for the establishment and evolution of organizational capabilities such as project portfolio management (PPM) and project management capabilities. Design/methodology/approach A multiple‐case study research project investigates the development of PPM capabilities in six successful organizations across diverse industries. Findings The research indicates that PPM and organizational learning are dynamic capabilities that enhance an organization's ability to achieve and maintain competitive advantage in dynamic environments. PPM capabilities are shown to co‐evolve through a combination of tacit experience accumulation, explicit knowledge articulation and explicit knowledge codification learning mechanisms. Although all three learning mechanisms are important throughout the establishment and evolution of PPM capability development, the research indicates that the development of an effective PPM capability will require particularly strong investments in enhancing tacit experience accumulation mechanisms and explicit knowledge codification mechanisms during the initial establishment or during periods of radical change to the PPM process. Research limitations/implications The research includes a sample of six case studies and the results may not be generalisable. In addition, the research was conducted over a short period of time whereas a longitudinal study would be required to gain more detailed information about the development of capabilities over time. Practical implications The findings suggest that managers can enhance and sustain competitive advantage by investing in tacit experience accumulation as well as explicit knowledge articulation and codification learning mechanisms to develop their PPM capability. Strengthened investment in experience accumulation and knowledge codification learning mechanisms is recommended during establishment of the PPM capability. Originality/value This paper contributes to the understanding of the links between organizational learning and the development of dynamic capabilities. Original hypotheses are proposed and some initial support for these hypotheses is provided through multiple‐case study research.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,213 · 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'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

Citations78
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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