An Index to Assess Project Management Competencies in Managing Design Changes
Notice bibliographique
Résumé
Design changes, whether voluntary or imposed, are common and inevitable in oil and gas projects. These changes are significant sources of cost growth and time delays in projects. As a result, identification of the factors contributing to design changes concerns a number of researchers and professionals in the industry. One of the main factors is project management competency, which significantly contributes when dealing with design changes. This study aims to develop an index for assessing the competency level of a project management team through identifying and rating the main skills and characteristics attributed to team members. The data was acquired through a questionnaire survey along with a series of interviews and brainstorming sessions with practitioners in the industry. The Project Management Competency Index provides a common forum for all project participants to assess and rate the competencies of a project management team. Knowing the composition of a PM team, the team members' background and work experience, and their skills and characteristics constitutes an important step in evaluating and monitoring the performance of a PM team handling design changes at different points during project execution. This is crucial for selection of an effective team able to control and manage all issues related to project design changes. The PMCI, when combined with other key factors, can also greatly improve the predictability of design changes. The result of this study forms part of the authors' ongoing research which focuses on developing a predictive model for pattern recognition of the impact of design changes on project 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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».