A Capability Maturity Model for Integrated Project Delivery
Notice bibliographique
Résumé
As the adoption of Integrated Project Delivery (IPD) progresses, increasing evidence highlights its potential to improve project outcomes. However, as an emerging practice, there remains a lack of structured mechanisms to evaluate the maturity of its implementation, which can limit opportunities for learning and improvement. Therefore, this study introduces an IPD Capability Maturity Model (IPDCMM) to evaluate the maturity of IPD implementation at the project level. This model enables organizations to benchmark their IPD capabilities against established best practices, facilitating structured development and continuous improvement. This model is designed as a post-project assessment tool that evaluates the maturity of IPD practice upon project completion, providing critical insights for learning and future project enhancements. The methodology, underpinned by a pragmatic philosophy and guided by the principles of Design Science Research (DSR), prioritizes achieving practical outcomes (artifact). It combines insights from IPD frameworks, maturity models from other fields, and three case studies. The IPDCMM was developed alongside the IPD Maturity Assessment Tool (IPD-MAT), an artifact validated via evaluation sessions and feedback interviews with key stakeholders of IPD case studies. This model provides a structured framework for assessing IPD implementation maturity and facilitates a pathway for enhancing IPD practices and achieving efficiency in project delivery.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».