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Enregistrement W1588170552 · doi:10.1108/17538370810866313

Collaborative academic/practitioner research in project management

2008· article· en· W1588170552 sur OpenAlexaff
Derek H.T. Walker, Frank T. Anbari, Christophe Bredillet, Jonas Söderlund, Svetlana Cicmil, Janice Thomas

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Managing Projects in Business · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue propositionPropositionStakeholderOriginalityValue (mathematics)Knowledge managementStakeholder engagementSociologyPublic relationsBusinessMarketingComputer sciencePolitical scienceQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to present a cost‐benefit interpretation of academic‐practitioner research by describing and analysing several recent relevant examples of academic‐practitioner research with a focus on doctoral theses carried out at universities and business schools in clusters of research centred in North America, Australia and Europe. Design/methodology/approach Using case study examples, a value proposition framework for undertaking collaborative research for higher degree level study is developed and presented. Findings Value proposition benefits from this level of collaborative research can be summarised as enhancing competencies at the individual and organisational level as well as providing participating universities with high‐quality candidates/students and opportunities for industry engagement. The project management (PM) professional bodies can also extend PM knowledge but they need to be prepared to provide active support. Practical implications A model for better defining the value proposition of collaborative research from a range of stakeholder perspectives is offered that can be adapted for researchers and industry research sponsors. Originality/value Few papers offer a value proposition framework for explaining collaborative research benefits. This paper addresses that need.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations27
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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