Knowledge management in agile projects: a Scrum-KM extension proposal endorsed by Canadian and Brazilian project managers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Considering the inherent tensions between the structured, long-cycle approaches of Knowledge Management (KM) and the dynamic, short-term nature of agile environments, the paper’s objective is to propose a Scrum-based extension designed to facilitate the seamless integration of KM practices within agile projects. Design/methodology/approach The research methodology employed a three-stage approach: thematic literature review, framework development, and framework validation. The thematic review encompassed works in the fields of KM, Information System and Agile Project Management literature with a focus on studies proposing KM and Agile frameworks, and systematic literature reviews. A lightweight Scrum-KM was designed to delineate appropriate KM activities, artifacts and structures throughout the Scrum cycles. In-depth semi-structured interviews were conducted with 11 senior project managers from large Brazilian and Canadian companies to endorse the proposal. Findings The results unveiled a lack of a structured KM strategy and short-term perspective, resulting in rework, knowledge loss, and limited knowledge exchange between projects. The proposed Scrum-KM extension reinforces the KM responsibilities of PMO and offers guidelines for structuring project knowledge repositories within scaling agile contexts. Practical implications The Scrum-KM extension guides practitioners in establishing inter-project forums to foster knowledge sharing, leverage project analytics, and nourish project knowledge repositories. Originality/value The Scrum-KM extension considers squad dynamics and the PMO’s role in fostering inter-project knowledge sharing, the importance of Content Management Systems for structuring knowledge bases, the challenge of leveraging Kanban charts for Project Management Analytics, and retrospective meetings as crucial opportunities for capturing lessons learned.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».