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Enregistrement W3167693251 · doi:10.24018/ejbmr.2021.6.3.886

Comparative Study of Methodologies for Schedule Management in an Environment of Multiple Simultaneous Projects

2021· article· en· W3167693251 sur OpenAlexaff
Thalisson de Brito Dinelli, Marcelo Albuquerque de Oliveira, Raimundo Kennedy Vieira, Érika Souza de Melo

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Business Management and Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueOperations Management Techniques
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do AmazonasUniversidade Federal do Amazonas
Mots-clésScheduleComputer scienceProject managementOperations researchRelation (database)Closing (real estate)Earned value managementBasis of estimateOperations managementProcess managementEngineering managementProject planningSystems engineeringBusinessEngineeringDatabaseOPM3

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A project is a unique event that has an established deadline and with a purpose to meet a specific need of the team interested in the project. The objective of this work was to identify which method would be the most adequate for the reality of the studied environment and to show the benefits and losses in the adoption of each one of these methods. To achieve this objective, an analysis of 25 projects was carried out between the years of July 2019 and June 2019 to obtain a sufficient database and with these data to carry out a comparative study between three different methods of estimating deadlines in relation to what was actually practiced. The projects were divided into six main stages, the opening of the project, approval of the purchase order, delivery, confirmation of the start of operations, capitalization of assets and closing of the project. The first stage of data collection was to capture the number of days required to complete each stage in each of the 25 projects analyzed and thereby calculate minimum, maximum and average points of execution. With the data obtained from these projects, a simulation was made for the case of using the adapted media, Pert and Pert methodology. The studied environment has as a singularity the occurrence of multiple simultaneous projects and taking place in different stages. After comparative analyzes, it was Pert for presenting a greater balance between the metrics "projects within the deadline" and "variation of project X actual," however, the study also showed a lot of instability in the processes studied, so future studies to understand the discrepancy for the amount of days needed to perform a similar activity on different projects.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,536
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,023 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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