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Enregistrement W3042965572 · doi:10.1108/ecam-11-2019-0600

The role of project management office in developing knowledge management infrastructure

2020· article· en· W3042965572 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEngineering Construction & Architectural Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUpstream (networking)BusinessPetroleum industryPhase (matter)Knowledge managementProcess managementEngineering managementEngineeringComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Knowledge management (KM) is regarded as an essential factor in project-based organizations (PBOs), leading to organizational learning across projects. Over recent years, most PBOs have inserted project management offices (PMOs) into their hierarchical charts to manage their projects much more coherently. These offices can correspondingly provide KM facilities in PBOs. Thus, this study aimed to analyze the relationship between PMO functions and KM infrastructure, as KM enablers in organizations, in Iranian oil and gas upstream PBOs. Design/methodology/approach A two-phase quantitative survey strategy was exercised in this research. The first phase was to investigate the relationship between PMOs and KM infrastructure and to prioritize PMO functions and KM infrastructure based on their existing implementation/establishment status in Iranian oil and gas upstream PBOs. The research participants, identified through the website of the National Iran Oil Company (NIOC), were comprised of 46 oil and gas upstream PBOs which applied for exploration and production (E&P) certificate in Iran in 2016 and 2017. Accordingly, a total number of 46 questionnaires were submitted to the aforementioned companies with a return rate of 41 cases. The second phase was fulfilled questioning 19 Iranian oil and gas industry experts to determine the one-to-one effect of PMO functions on KM infrastructure and to verify the first-phase results. Findings The results indicated a strong relationship between PMO functions and KM infrastructure. This relationship was significant with regard to “practice management” and “technical support”, having the most considerable connections with KM infrastructure. According to the first-phase results, the main functions of PMOs in Iranian oil and gas industry were “practice management” and “technical support”. Considering KM infrastructure, “structure” showed the lowest mean value while “culture”, “human resources” and “processes and procedures” obtained the highest scores. The results also demonstrated that PMO functions could lead to more improvements in “processes and procedures”, as a sub-component of KM infrastructure, compared with other sub-components. Furthermore, the oil and gas industry experts believed that “organizational culture” in KM could be shaped by most of PMO functions. Originality/value This study fulfilled the need for exploring the relationship between PMO functions and KM since academic literature lacked a thorough investigation, to the best of authors' knowledge, pertaining to the effects of PMO functions on KM development in oil and gas PBOs.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,259 · 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