Project management assets and project management performance outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine characteristics of project management assets and project management performance outcomes as a step towards exploring the link between assets being valuable, rare, inimitable, and having organizational support and the achievement of competitive advantage. Design/methodology/approach This paper analyzes data from responses to an online survey by 198 North American Project Management Institute ® members. Exploratory factor analysis is used to identify characteristics of project management assets and project management performance outcomes. Findings In total, six factors that comprised the characteristics of project management assets, three factors that comprised organizational support for project management assets, and two factors that comprised the project management performance outcomes were extracted. Research limitations/implications Limitations of this study include sample size, response rate, and self‐report bias, calling for a larger sample in ongoing research. This study is a step towards making the link between project management assets and performance outcomes. Practical implications This study draws managerial attention to project management assets as sources of competitive advantage, applying the resource based view of the firm that assets are sources of competitive advantage if they add economic value, are rare, are difficult to imitate, and have organizational support. Originality/value Few papers have applied the resource based view of the firm to examine project management capabilities as a source of competitive advantage. This paper contributes to the literature on the resource based view of the firm and contributes to an improved understanding of project management as a source of competitive advantage.
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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 | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,005 |
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 découle