Critical success factors in projects
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 Few scholars have been cited as frequently as Pinto, Slevin, and Prescott for their contributions to project success and related critical success factors (CSF) in the 1980s. Studies since then built on their articles to broaden and refine our understanding of the topic. The purpose of this paper is to discuss the reasons for the impact of these seminal contributions and how the topic of project success continues to evolve. Design/methodology/approach The paper analyses the popularity of Pinto and his colleagues' contributions to project success and reviews the development of this field of research since then. Findings Project success remains a vibrant school of thought as do the earlier definitions, measurement scales and dimensions, and assessment techniques that Pinto and his colleagues developed. The authors view success more broadly and think of it strategically because they consider longer‐term business objectives. Some research is now based on managerial or organizational theories and reflects the multi‐dimensional and networked nature of project success. Practical implications Practically, the classic contributions in project success continue to be valid. The authors see diversity in how success is defined and measured. The CSFs vary by project types, life cycle phases, industries, nationalities, individuals, and organizations. Originality/value The paper relates earlier understandings of project success to subsequent research in the field and underscores the significant findings by Pinto, Slevin, and Prescott.
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.
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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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