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Enregistrement W4402870248 · doi:10.5267/j.jpm.2024.8.002

The impact of IT tools on project management efficiency in the public sector: The mediating role of team communication

2024· article· en· W4402870248 sur OpenAlexvenueno aff
Abdel Hakim O. Akhorshaideh, Saleh Yahya AL Freijat, Hadeel Sa’ad Al-Hyari, Qais Hammouri, Mohammad Alfraheed, Saleh Al Hammouri

Notice bibliographique

RevueJournal of Project Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInformation Technology Governance and Strategy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic sectorBusinessKnowledge managementProject managementProcess managementEngineeringPolitical scienceComputer scienceSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the impact of various IT tools on project management efficiency within the public sector, specifically examining the mediating role of team communication quality. The study utilized a quantitative approach, data was collected from 197 public sector organizations across Jordan, Saudi Arabia, and Lebanon. The study employed PLS-SEM to analyze the relationships between project management software, communication platforms, collaboration tools, team communication quality, and project management efficiency. The findings confirm that project management software, communication platforms, and collaboration tools each positively influence project management efficiency. Moreover, the study reveals the crucial mediating role of team communication quality. Specifically, the positive impact of these IT tools on project management efficiency is significantly channeled through their ability to enhance team communication. These findings underscore the importance for public sector organizations to not only invest in diverse IT tools but also to prioritize initiatives that foster effective team communication to maximize project success and overall organizational efficiency.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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