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Enregistrement W4412614213 · doi:10.12821/ijispm130403

Exploring temporal dimensions of benefits realisation management in agile IT environments

2025· article· en· W4412614213 sur OpenAlexaff
Julie Delisle, Carl Marnewick, Alejandro Romero-Torres

Notice bibliographique

RevueInternational journal of information systems and project management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInformation Technology Governance and Strategy
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRealisationAgile software developmentProcess managementEnvironmental resource managementComputer scienceKnowledge managementEngineeringSystems engineeringEnvironmental scienceSoftware engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explored the temporal dimensions of benefits realisation management (BRM) in agile IT project management environments. BRM, focused on aligning strategy with project execution, is inherently temporal, requiring the consideration of past, present, and future outcomes, as well as both short- and long-term benefits. This research explored BRM in agile IT project management through a temporal lens. Adopting a 'time as process' lens, our interest was in how actors collectively negotiate, enact, and interconnect the present, past, and future. Through qualitative interviews and a focus group, we examined how agile methods, specifically Scrum and SAFe, interact with BRM processes across different time perspectives. The findings identify challenges such as (1) limited availability of past project data, (2) neglect of long-term benefits, and (3) lack of harmonisation between past, present, and future considerations in benefits realisation. The paper contributes to project management literature by emphasising the importance of temporal leadership in navigating these challenges and improving the harmonisation of past, present, and future actions in BRM.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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