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Enregistrement W649371671 · doi:10.4018/979-8-3373-0700-8

Project Management Information Systems

2025· book· en· W649371671 sur OpenAlexaboutno aff
David Forbes

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2025
Typebook
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation systemEngineering managementProject managementProject management triangleProcess (computing)Management information systemsSoftware project managementProcess managementExtreme project managementComputer scienceEngineeringKnowledge managementSystems engineeringSoftwareOPM3Software system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This synthesis report will be of interest to state department of transportation (DOT) chief administrative and information officers, information technology staff, project managers, and their supervisors. It describes the current state-of-the-practice for DOT project management systems. This includes information on project management framework and project management knowledge areas. In addition, several case studies and an appendix chapter on change: definition and implementation, role of personnel, processes, and cost are also provided. Information for the synthesis was collected by surveying U.S. and Canadian transportation agencies and by conducting a literature search. This report of the Transportation Research Board describes the process used to develop and implement automated project management systems, the source of software in use, and the extent of any modifications necessary for commercial products to fit DOT business needs, the operating environments for systems in use, and the capabilities and limitations of the systems to track multiple projects and information sources. Information on system capabilities and deficiencies in project communications, report and problem solving, necessary resources required to implement and maintain each automated system, and how long each system has been in place and future plans for long-term enhancements, modifications, or replacements is also included.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,018
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1710,120

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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