Building absorptive capacity in a mega-project program alliance: Learning to mitigate rework
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative procurement forms such as program alliancing can create a burgeoning environment for absorptive capacity to materialize, enabling learning and rework to be mitigated. However, little is known about the learning routines and practices enabling program alliances to tackle their rework effectively. As a result, this has stymied best practices that can be used to reduce rework from being made available to other construction organizations. This paper fills this void by addressing the following research question: How does a program alliance develop its absorptive capacity to learn and mitigate its rework? We use an illustrative case study approach to draw on the practices of a transport mega-project (>AU19 billion) delivered using a series of program alliances to address our research question. We reveal how one of its program alliances utilized its absorptive capacity to assimilate and apply new knowledge to manage errors and mitigate rework. Additionally, we unearth the presence of desorptive capacity, as the alliance exploited its error knowledge and transferred it to others as part of an incentivization scheme manufactured by the client authority to stimulate learning and continuous improvement within the project. The knowledge gleaned from the program alliance case examined in this paper provides an opportunity for organizations to learn how to deal with errors and rework, which has been absent in the literature.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle