What (specifically) differentiates the successful and unsuccessful systems delivery projects (SDPs)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Against the backdrop of management, planning, temporary organizations, Shannon–Weaver theory of communication and evaluation theories, the purpose of this research paper is to examine the relative importance of specific project management tasks in the various phases of system delivery projects in distinguishing successful and unsuccessful projects. Design/methodology/approach A survey method was used (N = 3,129) to collect data from the customers of a major systems delivery project management company operating in the facilities management industry. Logistic regression was used to analyze the capability and relative importance of the tasks in discriminating successful and unsuccessful projects. Findings The results of the paper indicate that three out four installation tasks were among the top three in their ability to differentiate the successful and unsuccessful systems delivery project. Especially critical tasks were “Meeting milestones” and “Allocation of appropriate resources” so that the project could be completed on-time. Relatively less important tasks were “Advice and suggestions regarding the development of specifications for the project” and “Proposal to meet the intent of the company’s specifications” in the proposal phase of the project, and “Resolving warranty issues as defined by the warranty process” in the commissioning phase. Originality/value Previous research has assessed the importance of the various project management phases. This research examines the capability of the more minutiae tasks to distinguish the successful and unsuccessful projects in the various phases of systems delivery projects, i.e. proposal, installation and commissioning.
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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 | 0,009 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».