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Enregistrement W7104452684 · doi:10.71781/24394

L'impact de la gestion des ressources humaines sur le succès des projets

2000· dissertation· W7104452684 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2000
Typedissertation
Langue
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Independent stateLien

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire s'intéresse au rôle qu'occupe la GRH dans les contextes organisationnels dits non conventionnels tel celui de la gestion de projet. Plus précisément, nous cherchons à connaître quel est l'impact des pratiques de GRH sur le succès des projets. Afin de répondre à cette question, nous effectuons en premier lieu une revue de la littérature relative à l'évolution du rôle de la gestion des ressources humaines au sein des organisations ainsi qu'au développement de la gestion de projet comme mode organisationnel. Le thème de la mesure de l'efficacité tant organisationnelle que de la fonction RH est aussi abordé. Nous nous attardons par la suite aux caractéristiques de la gestion de projet et aux recherches empiriques qui se sont intéressées à la mesure des facteurs de succès d'un projet. Tous ces éléments permettent de cerner les concepts et problématiques en lien avec notre question de recherche. À partir de la littérature consultée et plus particulièrement d'un article de Belout (1998), nous développons un modèle théorique concernant les facteurs de succès (dont la GRH) d'un projet. Il est à noter que dans son article Belout (1998) fait une analyse critique d'une étude de Pinto et Prescott (1988). Ainsi, notre modèle inclut neuf facteurs de succès (variables indépendantes), le cycle de vie du projet (variable modératrice) et le succès du projet (variable dépendante) qui étaient des variables identifiées dans le modèle de Pinto et Prescott (1988). Toutefois, pour mesurer ces variables nous utilisons les concepts qui ont été développés par Belout (1998). Ce chercheur a construit, en collaboration avec le professeur Bernard André-Genest de l'Université du Québec à Montréal, un questionnaire afin de vérifier l'importance du facteur personnel (GRH) en contexte de gestion de projet. Ce questionnaire a servi à construire la banque de données que nous utilisons pour vérifier nos hypothèses. Par ailleurs, notre modèle tient compte des structures organisationnelles (variable modératrice) tel que proposé par Belout (1998). Nous y ajoutons le domaine d'affaires (variable modératrice) qui est une variable que la littérature identifie comme significative lors de l'étude des facteurs de succès en gestion de projet. Nous cherchons à l'aide de ce modèle à confirmer quatre hypothèses. Premièrement, l'existence d'un lien significatif entre la GRH (variable «personnel») et le succès du projet. Deuxièmement, que les relations entre les variables indépendantes et le succès du projet varieront selon la phase du cycle de vie considérée. Troisièmement, que les variables indépendantes associées au succès du projet varieront en fonction du domaine d'affaires. Quatrièmement, que les variables indépendantes associées au succès du projet varieront selon le type de structure organisationnelle. Pour vérifier nos hypothèses, nous avons effectué des analyses de corrélation ainsi que des analyses de régression (avec le logiciel SPSS) sur les données contenues dans la banque de données de M. Belout. Les résultats montrent que toutes les variables indépendantes, dont la GRH, sont associées au succès du projet. De même, ils confirment l'importance d'étudier l'association entre les facteurs de succès et le succès du projet en considérant les différentes variables modératrices que sont le cycle de vie, le domaine d'affaires et le type de structure organisationnelle. Par ailleurs, les analyses de régression ne permettent pas d'identifier un lien explicatif entre la GRH et le succès du projet. Toutefois, elles démontrent que les variables «mission», «appui de la haute direction» et «besoin du client» sont explicatives du succès du projet dans la phase de planification. Elles démontrent aussi que dans la phase d'exécution les variables «besoin du client» et «identification des problèmes» permettent d'expliquer, en partie, le succès du projet. Considérant nos résultats, il semble que l'on doive adopter une approche systémique pour bien comprendre le lien entre la GRH et le succès d'un projet. On doit notamment tenir compte du cycle de vie du projet, du domaine d'affaires et de la structure organisationnelle. Par ailleurs, on doit continuer les recherches pour étayer les concepts utilises pour mesurer la GRH et les rendre plus adaptés au contexte particulier de la gestion de projet.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2000
Routes d'admission1
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