Project success and project team management: Evidence from capital projects in the process industries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Efficient project execution is a key business objective in many domains and particularly so for capital projects in the process industries, but existing project management research gives little direction about how project team factors influence three important capital project outcomes: cost, schedule, and operability. After an extensive cross‐disciplinary review of the general team and project management literatures, we constructed and tested a theoretically based, five‐dimensional model of organizational context, project team design, project team leadership, project team processes, and project outcome factors. We examined the model by means of an empirical study of 56 newly completed capital projects executed by 15 Fortune 500 companies in the process industries. The results indicate the value of disaggregating project outcomes for research purposes. Different bundles of project team factors were found to drive project cost, schedule, and operability. Project team efficacy, cross‐functional project teams, autonomous project team structure, and virtual office usage were the strongest predictors of project cost effectiveness. Continuity of project leadership, cross‐functional project teams, and project manager incentives were the strongest predictors of project construction schedule. In contrast, clear project goals and an office design to facilitate effective communication were the main predictors of plant operability. Implications of these findings for researchers and project practitioners are discussed. One major practical implication of our findings is that project managers need to clearly focus and prioritize their goals for each project so they can adopt the appropriate bundles of project team practices that will facilitate their goal achievement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».