Project leader's interactive use of controls, team learning behaviour and IT project performance: the moderating role of process accountability
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to understand how project leaders' interactive use of the project management control systems (MCS) impact IT project performance, by examining the mechanisms through which this relationship is enacted. Design/methodology/approach Data were collected from a cross-sectional survey of 109 IT project managers working in Canadian and USA-based organizations. A moderated mediation model was analysed by hierarchical component reflective-formative measurement modelling using PLS-SEM. Findings Results suggest that the leader's interactive use of project MCS is associated with IT project performance, and this relationship is partially mediated by team learning behaviour. In addition, the relationship between the interactive use of project MCS and team learning behaviour is moderated by the organization's emphasis on process accountability, with the effect being stronger under the conditions of higher emphasis on process accountability. Originality/value This study contributes to the literature on the use of controls in the IT project-based business environments by explaining how the project leader's style of use of controls influences project team learning behaviour that in turn impacts project performance. Additionally, this study extends the project governance and accountability literature by identifying and empirically examining how the perceptions of project leader's institutionalized organizational accountability arrangements moderate the impact of the interactive use of control systems on team learning behaviour. A methodological contribution of the study is the scale development to measure leader's perceptions about the organization's emphasis on process accountability.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».