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Enregistrement W4382987196 · doi:10.55905/oelv21n6-135

Agile governance theory: a multi-scenario empirical assessment

2023· article· en· W4382987196 sur OpenAlexfundno aff
Alexandre Luna, Marcelo Marinho

Notice bibliographique

RevueOBSERVATÓRIO DE LA ECONOMÍA LATINOAMERICANA · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Techniques and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de PernambucoConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCiência sem FronteirasUniversidade de PernambucoUniversity of British ColumbiaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésOperationalizationAgile software developmentStructural equation modelingCorporate governanceMediationContext (archaeology)Knowledge managementProcess managementConfirmatory factor analysisEmpirical researchBusinessManagement sciencePsychologyComputer scienceManagementEngineeringPolitical scienceMathematicsEconomicsEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Agile Governance Theory (AGT) has emerged as a potential model for organizational chains of responsibility across business units and teams. Objective: This study aims to assess how AGT is reflected in practice. Method: AGT was operationalized down into 16 testable hypotheses. All hypotheses were tested by arranging eight theoretical scenarios with 118 practitioners from 86 organizations and 19 countries who completed an in-depth explanatory scenario-based survey. The feedback results were analyzed using Structural Equation Modeling (SEM) and Confirmatory Factor Analysis (CFA). Results: The analyses supported key theory components and hypotheses, such as mediation between agile capabilities and business operations, through governance capabilities. Conclusion: This study supports the theory and suggests that AGT can assist teams in gaining a better understanding of their organization’s governance in an agile context. A better understanding can help remove delays and misunderstandings that can come about with unclear decision-making channels, which can jeopardize the fulfillment of the overall strategy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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