Bridging situated learning theory to the resource‐based view of project management
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 This paper aims to present a high‐level conceptual framework to strengthen the conceptual bridge between project management and workplace learning by applying situated learning theory to project management practice to guide shared learning within and between projects. Design/methodology/approach The paper bridges situated learning theory from the workplace learning literature and the resource‐based view (RBV) of project management from the strategic management literature, using them as lenses to view two learning mechanisms in the project management domain, project reviews and communities of practices. Findings The paper finds that situated learning theory can be applied to project management to highlight processes that enable capability development through shared project learning. Research limitations/implications This paper is conceptual in nature and intended to make a case for empirical research that draws on workplace learning literature which is useful to project management as there remains the challenge of leveraging these perspectives for project management practice. Practical implications The paper believes that situated learning theory offers insights that can be leveraged to make project management environments more effective through improved intra‐project and inter‐project shared learning. Originality/value This paper presents a high‐level conceptual framework to bridge situated learning theory to the RBV of project management. The paper finds that situated learning theory is well suited to contribute to an understanding of shared learning in projects and justifies future research.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle