MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2109259380 · doi:10.1002/pmj.20213

A Fresh Look at the Contribution of Project Management to Organizational Performance

2010· article· en· W2109259380 sur OpenAlexaff
Monique Aubry, Brian Hobbs

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-clésOPM3Project managementOrganizational performanceKnowledge managementProcess managementProject management triangleOrganizational behavior managementPerformance managementEmpirical researchSet (abstract data type)BusinessManagement scienceComputer scienceOrganizational behavior and human resourcesEngineeringSystems engineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A better understanding of organizational performance and the contribution that project management can make is the aim. The article adopts the “Competing Values Framework,” a rich framework that is well established both theoretically and empirically but is not well known in the field of project management. The framework is summarized and applied in an empirical investigation of the contribution of project management in general and project management offices (PMOs) in particular to organizational performance. The examination of 11 case studies revealed multiple concurrent and sometimes paradoxical perspectives. The criteria proposed by the framework have been further developed through the identification of a preliminary set of empirically grounded performance indicators. The empirical results contribute to a better understanding of the role of project management generally and PMOs specifically. They also demonstrate the usefulness of this framework for the study of project management's contribution to organizational performance.

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)0,022
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0130,013
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations123
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

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