Critical variables and constructs in the context of project management: importance-performance analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Relying on the importance-performance theory first established by Martilla and James (1977), this research paper utilizes a unique statistical analysis instrument embedded into the SmartPLS software. It explores the importance and performance of key project management constructs and indicators with a purpose to make practical and actionable recommendations for project managers to identify and improve project management practices. Design/methodology/approach The data used were derived from 3,130 system delivery projects in the facilities management industry. The data was analyzed with Partial Least Squares Modelling (PLS) software SmartPLS, using its embedded importance-performance functionality. Findings The findings indicate the importance and performance of the project management constructs and their respective indicator variables in an importance-performance (IPMA) map. All three project management phases (constructs); proposal, installation and commissioning, were significantly related to satisfaction. The installation phase (construct) showed the highest potential for performance improvement in project management. With regard to the specific indicator variables, the variable “Coordinating their work with other contractors (or the owner's staff)” received a strong “Do better” recommendation. Originality/value The approach and results provide an easy to use and visual tool for project managers to assess the importance and performance of the various elements of project management. The instrument provides a project management direction for the identification of strategic enhancement areas as it is essential to recognize what facets of project management contribute most to the improvement of project management performance over a longer period of time (Cronin and Taylor, 1992; Palmer, 1998).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».