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Enregistrement W6981650036

Étude exploratoire au sein de quatre institutions financières au Canada sur les bureaux de projet et le management du savoir : une perspective intégrative

2006· other· fr· W6981650036 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2006
Typeother
Languefr
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésContext (archaeology)Capital (architecture)Perspective (graphical)Ile de france
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'enjeu de la maîtrise du savoir ne cesse de croître pour les entreprises qui se trouvent confrontées à un environnement dynamique et changeant qui leur impose un nouveau mode de management axé sur le concept de «projet». L'émergence de ce concept a été accompagnée par une évolution structurelle de la gestion de projets où l'unité organisationnelle «bureau de projet» (BdP) prend de plus en plus de place dans la hiérarchie organisationnelle. Comme structure permanente, les bureaux de projet ont en plus de la responsabilité de contrôler et de suivre les projets, le souci de: (i) développer les compétences individuelles et organisationnelles en terme de gestion de projets; (ii) élaborer un capital de connaissances basé sur les expériences et les réalisations passées. Conséquemment, les objectifs de cette recherche sont: explorer les mécanismes d'intégration du savoir soutenus par les bureaux de projet; mieux comprendre le contexte d'adoption ainsi que les bénéfices perçus imputables à ces mécanismes. Pour répondre à ces objectifs, une approche exploratoire de type qualitative a été conduite au sein des bureaux des projets de quatre institutions financières au Canada. La recherche est réalisée sur la base de 15 entrevues impliquant les membres clés des bureaux de projet représentant différents profils types. La recherche a permis d'identifier plusieurs mécanismes d'intégration du savoir répartis sur quatre catégories: l'apprentissage, la socialisation, la codification et la rétention. Les résultats de la recherche mettent également en évidence quatre facteurs dits «d’adhésion» qui supportent ces mécanismes. Ces facteurs sont axés sur: (i) le contexte et font valoir le rôle de l'organisation tel que la culture et la structure propice à l'apprentissage, ainsi que le rôle des individus dans le développement d'attitudes de partage et de valorisation de leurs compétences; (ii) le contenu et font valoir les domaines de savoirs cibles et les outils de diffusion et d'externalisation du savoir ainsi que les outils de socialisation et d'échange entre individus. Nous avons aussi noté que pour réussir l'implantation des mécanismes d'intégration, une attention particulière doit être portée sur la réduction des impacts des barrières tant organisationnelles, individuelles, qu'informationnelles. Les bénéfices identifiés touchent principalement la performance des bureaux de projet, la satisfaction de leurs clients ainsi que la stimulation des apprentissages. Les apports de ce mémoire sont de plusieurs ordres. En effet, à partir de ces résultats, il est proposé plusieurs éléments de théorisation nouveaux dans le champ de l'intégration du savoir en contexte multi-projets. Les apports portent aussi sur le rôle des bureaux de projet, l'importance des facteurs d'adhésion, les barrières ainsi que les bénéfices perçus. Il est aussi proposé pour les praticiens sept jalons qui représentent une ligne directrice leur permettant d'implanter ou de mettre à niveau les mécanismes d'intégration du savoir en contexte multi-projets. Il s'agit de profiter des expériences des entreprises participantes ainsi que des travaux de recherches antérieures. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Bureau, projet, savoir, mécanisme, intégration, gestion, institution, finance.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0100,005
Communication savante0,0110,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2006
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