MCDM approach to investigate the effectiveness of SCRUM events in minimizing risk factors in project management
Notice bibliographique
Résumé
Traditional project management methods have been used for many years in the implementation and management of projects. With the publication of the agile manifesto in 2001, the interest in agile methods increased and successful results were obtained in the execution and solution of complex projects with agile approaches. Agile approach consists of different structures that can be named as framework or method. Among these agile methods, which are selected and applied according to the suitability and purpose of the project, the most frequently preferred one is SCRUM. In this study, SCRUM, an agile project management technique that has been used frequently in recent years in order to develop a flexible project management process, has been examined, and the effectiveness of the events of the SCRUM technique in minimizing the risks that arise in project management has been evaluated. Determining the effectiveness of these SCRUM events, which each agile project team implements in turn, is very important for the correct and effective allocation of resources. For this purpose, a multi-criteria decision-making model has been proposed to evaluate the effectiveness of 4 SCRUM events within the scope of this study. While the importance weights of the 24 project management risk factors proposed in the solution phase of the created model were determined by the SWARA method, the SCRUM events were evaluated with the WASPAS, COPRAS and EDAS methods and the solution values found by three different methods were compared.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».