Critical success factors for international development projects in Afghanistan: An exploratory factor analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to identify and evaluate the critical success factors (CSFs) for international development projects (IDPs) from the perspective of key IDP stakeholders in Afghanistan. The study adopts a quantitative cross-sectional survey research design. Thirty-one success factors were identified and shortlisted through literature reviews and validated by experts and IDP management practitioners. The study's target population is the IPD senior management, IDP team members, and the general public. Amongst 500 questionnaires distributed, a total of 217 were returned and considered for analysis. The result of Exploratory Factor Analysis (EFA) revealed five key CSFs, namely: project cycle management, effective recruitment, continuous learning and adapting, project management method, and clear project goals and objectives. Besides, one-way ANOVA results revealed no statistically significant differences in the ranking of CSFs by the three groups of respondents. However, the post hoc test result indicated that the CSF 'continuous learning and adapting' was relatively rated lower by the general public. The findings of the study would assist the international community, their implementing partners, and IDP management practitioners in better management and successful implementation of IDPs in developing countries. It will also contribute to the CSFs theories and IDPM body of knowledge. The research is the first of its kind to examine the CSFs for IDPs in Afghanistan.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».