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Enregistrement W1594850400 · doi:10.1108/17538371211269040

Critical success factors in projects

2012· article· en· W1594850400 sur OpenAlexaff
Ralf Müller, Kam Jugdev

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Managing Projects in Business · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical success factorOriginalityPopularityProject managementValue (mathematics)Success factorsDiversity (politics)SociologyManagementMarketingPsychologyComputer scienceCreativityBusinessSocial psychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeQualitatif
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

Citations379
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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