Assessing and controlling the quality of a project end product: the earned quality method
Notice bibliographique
Résumé
Quality is achieved to the extent that a project end product meets the client's needs and expectations. This paper addresses the fundamental issues relating to the periodic assessment and control of the quality of the end product of a project. The proposed earned quality method (EQM) enables project managers to assess and control the quality of the end product throughout the project's life cycle. EQM rests on two fundamental assumptions: (1) that quality is a measurable concept; and (2) that quality is accrued progressively throughout the project's life cycle. EQM decomposes the end product's overall quality into its main attributes and criteria and relates them to the project activities. This elucidation process of the client's needs and expectations helps both the client and the project manager to identify valid quality indicators, estimate their relative contribution to the overall quality objective, and devise acceptable assessment protocols. Using a multicriteria approach, EQM allows project managers to deal in a formal and quantitative fashion with the client's stated and implied needs. By comparing earned quality and planned quality of the work performed. EQM enables project managers to detect quality deviations and initiate early corrective actions. EQM should contribute significantly to the quality of a project end product by improving communications between the client and the project manager at its outset, by elucidating the client's needs and expectations, by providing ongoing quality assessment measures, by avoiding time-consuming and costly rework through early corrective actions, by promoting greater quality accountability and project coordination, and finally, by preventing costly legal disputes over the quality of the project end product.
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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 | 0,020 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».