Bibliographic record
Abstract
Het proefschrift adresseert mijn ongemakkelijke gevoel met het gebruik van project management frameworks die over het algemeen niet kunnen voorkomen dat projecten uitlopen.\nIk wijt dit aan het lineaire karakter van deze frameworks, die sterk oorzaak-en-gevolg gebaseerd zijn, terwijl projecten vaak worden uitgevoerd in complexe omgevingen en ook inherente complexiteit dragen. Ik heb vervolgens literatuur onderzoek uitgevoerd naar de definiëring van complexiteit onder project managers alsmede onder academici. Over het algemeen definiëren project managers complexiteit als ingewikkeld. Academici houden er geavanceerdere definities op na. In dat onderzoek kwam ik ook diverse "complexe tooling" tegen. Het merendeel van deze tooling scant de project omgeving middels een aantal variabelen zoals stand van de techniek, tijd, vereist tempo, mate van verwevenheid etc. Naar mijn mening brengen deze frameworks de project manager niet daadwerkelijk in contact met het complexe in en om het project. Deze tools doen enkel uitspraken over de verwachte complexiteit van de project omgeving, maar ze dringen niet door tot het complexe zelve (de inherente of intrinsieke complexiteit in het project). Feitelijk, is mijn conclusie, kan geen enkel framework de project manager in contact brengen met complexiteit. Frameworks zijn slechts kaarten, versimpelde afspiegelingen van een altijd complexer terrein. The map is not the territory stelde Gregory Bateson al. Sterker nog het gebruik van frameworks blokkeert eerder het contact met het complexe; zo oordelen ook Letiche en Lissack. Overigens brengt het project management proces ook risico's (en mogelijk complexiteit) voort.\nManagers van complexe materie dienen dus weg te blijven van het gebruik van frameworks door op een meer iteratieve (emergent) en coherente (coherence) wijze aan te sturen. Dat kan naar mijn mening door gebruik te maken van de dynamiek in groepen (whole systems methodologies) in combinatie met het gebruik van meervoudige management instrumenten waarvan frameworks een onderdeel kunnen zijn. Cruciaal is dat "de groep" de vertrekpositie redigeert, het aanvalsplan beredeneert en elke volgende stap beargumenteert. Dit stelt eisen aan de manager die zich kwetsbaarder, wendbaarder en (ook zichzelf bewust) observerend zal moeten opstellen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.025 | 0.079 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.037 | 0.069 |
| Open science | 0.005 | 0.019 |
| Research integrity | 0.008 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.014 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".