Toward Sustainable Project Management Practices: Lessons from the COVID-19 Pandemic Using the Most Significant Change Method
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic prompted a major shift in project management practices, offering a unique opportunity to assess organizational resilience and sustainability. This study explores how project professionals in Quebec adapted to the early months of the pandemic, focusing on emergent practices in communication, decision making, stakeholder engagement, resource management, and scheduling. Using the most significant change (MSC) method, we collected and analyzed 114 stories from practitioners operating at both strategic and operational levels across multiple sectors. The findings reveal how project contributors reconfigured their practices to sustain value delivery amid disruption—adopting digital tools, modifying governance structures, and redefining engagement strategies. Operational contributors showed greater adaptability, while strategic actors experienced challenges with control and oversight. These stories illustrate not only reactive adaptations but also the foundations of more resilient and sustainable governance frameworks. By surfacing lived experiences and perceptions, this research contributes methodologically through its use of MSC and conceptually by linking crisis response with long-term sustainability in project contexts. Our study invites reflection on how temporary adaptations may evolve into embedded practices, reinforcing the interconnection between adaptability, resilience, and sustainability in the governance of project-based organizations.
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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 | 0,030 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,018 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».