Managing multiple projects: a literature review of setting priorities and a pilot survey of healthcare researchers in an academic setting.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To summarize and then assess with a pilot study the use of published best practice recommendations for priority setting during management of multiple healthcare research projects, in a resource-constrained environment. METHODS: Medical, economic, business, and operations literature was reviewed to summarize and develop a survey to assess best practices for managing multiple projects. Fifteen senior healthcare research project managers, directors, and faculty at an urban academic institution were surveyed to determine most commonly used priority rules, ranking of rules, characteristics of their projects, and availability of resources. Survey results were compared to literature recommendations to determine use of best practices. RESULTS: Seven priority-setting rules were identified for managing multiple projects. Recommendations on assigning priorities by project characteristics are presented. In the pilot study, a large majority of survey respondents follow best practice recommendations identified in the research literature. However, priority rules such as Most Total Successors (MTS) and Resource Scheduling Method (RSM) were used "very often" by half of the respondents when better performing priority rules were available. CONCLUSIONS: Through experience, project managers learn to manage multiple projects under resource constraints. Best practice literature can assist project managers in priority setting by recommending the most appropriate priority given resource constraints and project characteristics. There is room for improvement in managing multiple projects.
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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 | 0,039 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».