Comparative Study of Methodologies for Schedule Management in an Environment of Multiple Simultaneous Projects
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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle