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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 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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 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

Citations0
Publié2023
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