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Enregistrement W2527902737 · doi:10.1108/jaoc-10-2015-0084

Project control: an exploratory study of levers of control in the context of managing projects

2016· article· en· W2527902737 sur OpenAlexaff
Davar Rezania, Ron Baker, Ruben Burga

Notice bibliographique

RevueJournal of Accounting & Organizational Change · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Management control systemInterdependenceProcess managementControl (management)Project managementKnowledge managementComputer scienceOriginalityManagement scienceBusinessEngineeringSystems engineeringSociologyQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to examine the levers of control (LOC) framework in the context of managing projects. The authors explore the impact of diagnostic systems, interactive systems, beliefs systems and boundary systems on project performance and explore the association between control levers. Design/methodology/approach Using data gathered from 113 project managers representing 38 organizations, the authors used the partial least squares path modelling algorithm to analyse the data. Findings The analysis validates the LOC framework in the context of managing projects and reveals the interrelatedness of control systems and their impact on project performance. Research limitations/implications The conclusions support the current emphasis on performance reporting and change control and highlight the need to consider the interdependencies between control levers. Originality/value This study re-conceptualizes project control by using the LOC framework in the context of managing projects as temporary organizations. This provides a model for investigating and understanding project management control systems that consider the interaction of control mechanisms. Furthermore, the associations between the four control systems and project performance are examined, rather than individual mechanisms in isolation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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