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Enregistrement W1965218279 · doi:10.1108/01409170710759694

Intangible project management assets as determinants of competitive advantage

2007· article· en· W1965218279 sur OpenAlexaff
Gita Mathur, Kam Jugdev, Tak Fung

Notice bibliographique

RevueManagement Research News · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensAthabasca UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitive advantageBusinessProject management triangleProject managementIntangible assetKnowledge managementProject portfolio managementOPM3Asset (computer security)OriginalityProgram managementResource-based viewProcess managementMarketingComputer scienceEconomicsManagementFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To explore the role of intangible project management assets in achievement of competitive advantage from the project management process through it being valuable, rare, inimitable, and having organizational support. Design/methodology/approach Data were collected on tangible and intangible project management process assets and competitive characteristics of the project management process using an online survey of North American Project Management Institute™ members. Three key tangible asset factors, one intangible asset factor, and three competitive characteristics were identified using exploratory factor analysis. The relationship between these project management assets and project management process characteristics are examined using multivariate analysis. Findings Intangible project management assets are found to be a source of competitive advantage, directly and through a mediating role in the relationship between tangible project management assets and the competitive characteristics of the project management process. Practical implications This study highlights the importance of developing intangible project management assets, in addition to investment in tangible project management assets, to achieve competitive advantage from the process. Research limitations/implications This was an exploratory study. The authors expect to further develop the instrument, refine the model and constructs, and test it with a larger sample. Originality/value Few papers have used the Resource Based View lens and applied it to project management. This paper contributes to the literature on the Resource Based View of the firm and to an improved understanding of project management as a source of competitive advantage.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,321 · 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'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

Citations71
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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