Intangible project management assets as determinants of competitive advantage
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 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.
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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 | 0,015 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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