Framework for Optimizing Team Performance and Project NPV: Enhancing the Probability of Success by Team Alignment
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
This study addresses a gap in enterprise risk management related to project team performance. Poorly functioning teams may severely erode project net present value (NPV). The erosion of project NPV can be quantified in terms of probability of success (POS). In the oil business POS is based on success criteria for likelihood that exploration efforts for oil & gas prospects will realize the EMV for those assets. Similarly, POS in team work and negotiations is based on success criteria for the likelihood that cooperation between team individuals will be able to deliver the maximum value for the project. Practical rules are formulated to support teams and team leaders in their efforts to optimize the alignment of team members in order to enhance the team’s effectiveness. The probability of success (POS) is split into three fundamental factors of alignment: PCulture , PSkills and PGoals. The dynamic effect of team learning on team alignment is graphed as the Cumulative POS. The cost of failure is graphed for a range of POS values, and visualizes the impact on the EMV of extra Team OPEX, each normalized by the project NPV. Applications are possible in all kinds of functional teams, including change management teams that need to build coalitions to effectuate lasting change. The interaction between members of engineering and other professional teams has been studied intensively, but the expression of team performance in numbers as quantified here is a new direction.
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.
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 | 0,019 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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