Matching the Project Manager's Roles to Project Types: Evidence From Large Dam Projects in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Large dam projects (i.e., those exceeding 15 m) often make headlines for their poor performance and their negative social and environmental impacts. The world register characterizes dams by height, purpose (e.g., irrigation), and type (e.g., rock-fill). Thus, large dams differ in many technical ways, but because practitioners still lack a framework to sort them into different types for management purposes, they tend to manage them in a one-size-fits-all manner. Shenhar and Dvir's NTCP (novelty, technology, complexity, and pace) model (2007) may be a good fit as large dams experience high unforeseen technological uncertainty. In this paper, through observations, a case study, a qualitative analysis of 42 interviews with project managers, and a quantitative analysis, we examined 30 large dam projects in Africa and sorted them into different categories according to the NTCP model. Going beyond the rather static NTCP, we identified their underlying NTCP characteristics and the variety of roles that their project managers played throughout the lifecycle, and highlighted the dynamic fit between the roles and NTCP characteristics. Since different characteristics and project manager's roles are prominent at different phases, project managers should sort dams into different types based on the NTCP model at different phases, and tailor their roles accordingly for more success.
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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 | 0,011 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».