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Enregistrement W4317725409 · doi:10.5267/j.jpm.2022.11.002

Structural equation modeling of critical success factors in the programs of development regional

2023· article· en· W4317725409 sur OpenAlexvenueno aff
Faiq M. S. Al-Zwainy, Mohammed Salim Kh. Al-Marsomi

Notice bibliographique

RevueJournal of Project Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainability and Innovation in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural equation modelingCronbach's alphaProcess managementComputer sciencePath analysis (statistics)Reliability (semiconductor)Critical success factorOperations managementOperations researchManagement scienceMathematicsKnowledge managementBusinessEngineeringStatisticsPsychometricsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Structural Equation Modeling SEM using SmartPLS.V3 software was used in this study to model the priority of CSFs of program management under four categories (program planning, strategy of the organization, stakeholders, and construction program performance) associated with Regional Development Programs RDPs in Iraqi provinces. Based on the literature review, the identified CSFs of program management have been explored through a systematic review approach. This model investigated the relationship and effect of CSFs on program management of regional development. The measurement model underwent three iterations to fulfil the threshold criterion, which included Cronbach's a being more than 0.7, CR being greater than 0.7, and AVE being more significant than 0.5. As a result, the model met the convergent validity. For every path modelling and hypothesis, the structural model is evaluated. The model produced a GoF of (0.524), regarded as sufficiently high to be considered for obtaining adequate global PLS model validity. The model's global GoF performance was also assessed, and the findings met the criteria. It is clear from the final model that there may be a connection between the main program management groups, as shown by the path model confirmed.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations50
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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