Managing Knowledge and Learning in it Projects: A Conceptual Framework and Guidelines for Practice
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a framework identifying the key areas within IT projects where knowledge-based risks occur. These risks include a failure to learn from past projects, competence of the project team, problems in integrating and transferring knowledge, lack of a knowledge map, and volatility in governance. The model was compiled through an extensive literature search encompassing project management, information systems, software development, and team learning literatures. This framework was then tested and modified through a field study of 15 senior project managers from North America and New Zealand. Analysis of the interviews from the field study resulted in a set of five broad principles of knowledge management within projects. These principles relate to a climate for learning, knowledge levels, knowledge channels, team memory, and knowledge risks. Practices suggested by the interviewees accompany each principle.
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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 | 0,066 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,051 |
| Communication savante | 0,033 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».