MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2034532215 · doi:10.1002/pmj.20191

Identifying Forces Driving PMO Changes

2010· article· en· W2034532215 sur OpenAlexaff
Monique Aubry, Brian Hobbs, Ralf Müller, Tomas Blomquist

Notice bibliographique

RevueProject Management Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharterPMOS logicContext (archaeology)Transition (genetics)Process managementProcess (computing)Organizational structureDynamic capabilitiesKnowledge managementBusinessComputer sciencePolitical scienceEngineeringManagementChemistryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Project management offices (PMOs) are dynamic organizational entities, frequently in transition from one charter and structure to the next. Within this article, we present empirical results on the nature and reasons for this transition. The article reports the second of a series of studies aimed at understanding the dynamics of PMOs. It addresses the mistaken paradigm that PMOs change because characteristics or functions in an existing PMO are wrong and require a new PMO charter or structure that can last for a long time. Instead of that, the article proposes a process view on the transformation of the PMO as being triggered by conditions within the external and/or internal context and producing outcomes in terms of impacts from the transformation. A global web-based questionnaire on PMO transitions in structure and charter yielded 184 responses. Factor analysis and correlation analyses revealed that the transition of a PMO from one configuration to the next is not a question of being right or wrong. PMOs in transition can rather be understood as a multilevel dynamic process anchored in a specific organizational context change. From the academic viewpoint, the authors believe that this research filled a large gap in the under-standing of the reasons for and nature of PMOs to transition.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations83
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProject Management JournalMême sujetConstruction Project Management and PerformanceTravaux en français237 207