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Enregistrement W3133735035 · doi:10.51594/ijmer.v3i2.199

EXAMINING THE DIFFERENT FACTORS OF THE MID-TERM PERFORMANCE OF DEVELOPMENT PROJECTS IN VERY POOR COUNTRIES

2021· article· en· W3133735035 sur OpenAlexaff
Mahamadi Nanéma, Théophile Bindeouè Nassè, Prof . Alidou Ouédraogo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Management & Entrepreneurship Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Politics and Economy
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Project managementTerm (time)BusinessSample (material)Variable (mathematics)Intervention (counseling)Identification (biology)Project planningEnvironmental resource managementProcess managementGeographyPsychologyEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main purpose of this paper is to examine the factors of performance in the development projects of the very poor countries in general and in particular in the context of Burkina Faso. It is about the identification of the internal and external factors that explain the level of mid-term performance of the development projects. The methodology is focused on a quantitative approach with a limited sample of 35 respondents due to some professional and technical problems. The research results show, first, that there are two internal factors to project management namely the planning variable and the Human resources management variable that positively and significantly influence mid-term performance of development projects in Burkina Faso. Second, with con identified external factors, the variable environment or area of project intervention influences positively and significantly the mid-term performance of development projects in Burkina Faso. The recommendation is that these factors should be considered by development project managers and governmental authorities. Keywords: Mid-term performance, Project, Development Project, World Bank, Burkina Faso.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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