MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2920097760 · doi:10.1080/09537287.2019.1567859

A dimensional analysis of stakeholder assessment of project outcomes

2019· article· en· W2920097760 sur OpenAlexaff
Maxwell Chipulu, Udechukwu Ojiako, Alasdair Marshall, Terry Williams, Umit Bititci, Caroline Maria de Miranda Mota, Yongyi Shou, Ashish Thomas, Ali Dirani, Stuart Maguire, Teta Stamati

Notice bibliographique

RevueProduction Planning & Control · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensConcordia University of Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProject stakeholderProject sponsorshipStakeholderStakeholder analysisProject managementProject managerProject management triangleProject charterProject planningStakeholder managementProject risk managementProcess managementBusinessExtreme project managementProject teamProject portfolio managementWork breakdown structureOPM3Knowledge managementPublic relationsEngineeringPolitical scienceComputer scienceSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Driven by an interest in developing a deeper understanding of stakeholder interests, this study undertakes a dimensional analysis of how different stakeholders assess project outcomes. Most importantly, in our analysis, we take into consideration the largely unaccounted-for conceptual difference between project success and project failure. Data were collected over a 2-year period (between 2013 and 2015) from 1631 project stakeholders in nine countries. We analyzed the survey data using three-way Multidimensional Scaling. We found that most project stakeholders tend to be more specific in their assessment of project success than when assessing project failure. We also found that most stakeholders attached maximal and different levels of importance to different dimensions of project outcomes. In particular, we found that when assessing project ‘success’, project stakeholders appear more focused on project effectiveness. On the other hand, when assessing project ‘failure’, project stakeholders appear more focused on efficiency. Understanding how stakeholders assess and prioritize project outcomes is of particular interest to project managers as it enables them develop a clearer understanding of individual interests of various stakeholders. For stakeholders themselves, such an understanding helps limit possible disruptions to the project emanating from contesting decisions made by the project manager.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0090,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations54
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProduction Planning & ControlMême sujetConstruction Project Management and PerformanceTravaux en français237 207