Challenges negating virtual construction project team performance in the Middle East
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Over the last couple of decades, many organisations are increasingly adopting virtual team concepts, and construction companies in the Middle East are no exception. Members of a virtual team are geographically scattered and represent a diverse range of cultures. Thus, challenging issues emerge more frequently than in a traditional team. There are challenges associated with space and time as well as high client's demand. Therefore, this study aims to identify and probe the causes of the challenges in virtual project teams in the construction industry of the Middle East. Design/methodology/approach A list of challenges was derived through a comprehensive review of relevant literature. Questionnaire survey was conducted with professionals who are involved in construction virtual project teams. Further, the factor analysis technique was used to analyse the survey responses. Findings The results show that the challenges in virtual team arrangement in the Middle East construction industry can be grouped into seven categories, namely, organisational culture, conflict within the team, characteristics of the team members, trust within the team members diversity of the team, communication and training, and cohesion in the team. Understanding of these factors will drive the needed platform to support effective virtual project teams in the Middle East. Originality/value This study raises the prospect that organisations may establish an environment for team members to achieve higher levels of virtual cooperation by concentrating on these potentially crucial factors. This, in turn, will encourage further innovation and performance within construction organisations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».