Evaluating the Interrelationships Among Key Stakeholders’ Performance in Achieving Project Success
Notice bibliographique
Résumé
Poor performance of key stakeholders contributes to project problems such as delays, cost overruns, inferior quality, work accidents, etc.Many studies have evaluated the correlation between stakeholders and project success; however, no research has been conducted to evaluate the interrelationships among their performances, i.e how one stakeholder's performance affects the other(s) and ultimately determines the project's success.This study aims to fill this gap.A conceptual model was developed using the technique of Structural Equation Modeling (SEM) and then was tested upon empirical data from a field survey of 273 experienced practitioners on construction projects in Indonesia representing the owners (27%), the designers (15%), the supervisors (17%), and the contractors (41%).The results show that all key stakeholders have important roles in the project's success, although their contributions vary.The owner has a positive effect on all other stakeholders' performance, the designer only has a significant influence on the supervisor's performance, the supervision consultant only has a significant effect on the contractor's performance and the contractor has the greatest direct influence on the success of the project.This finding enriches the literature on stakeholder management of construction projects, especially in developing countries which is currently still sparse.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».