Key consensus factors as a tool for project-oriented marketing organizations
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente les facteurs clés de consensus (FCC, ou en anglais KCF) qui contribuent à une confiance mutuelle et à une coopération efficace entre les parties prenantes des organisations marketing axées sur les projets qui aspirent à travailler ensemble pour assurer la réussite de l’entreprise. Les résultats des dix-huit entretiens semi-dirigés et des deux groupes de discussion que nous avons menés sur quatre ans nous amènent à proposer quatre facteurs clés de consensus (KCF) : 1) l’établissement de normes comportementales, y compris l’écoute mutuelle ; 2) le respect méticuleux de la triple contrainte calendrier tâches/activités, coûts et qualité ; 3) la mise en place d’un système de croyances communes avec un objectif clair en tête ; et 4) l’anticipation prudente des risques inattendus Cet article apporte une contribution empirique au concept de facteur clé de consensus (FCC), peu abordé dans la recherche en marketing et en gestion de projet, afin de lier les FCC aux notions plus traditionnelles de facteur clé de succès (FCS) et de facteur clé d’échec (FCE). Les études sur les FCS et les FCE sont très nombreuses, surtout dans le domaine de la gestion de projet, mais celles sur les FCC sont beaucoup plus rares. A notre connaissance, aucune recherche n’a encore essayé de lier FCC, FCS et FCE. Nous espérons que cette recherche aidera les organisations qui déploient des efforts significatifs en marketing pour mettre en œuvre leurs projets, car elle présente un modèle pratique qui peut guider leurs activités vers l’établissement de relations fructueuses entre toutes les parties prenantes, y compris le personnel et les clients. A cette fin, notre article comporte une liste de vérification qui vise à renforcer la cohésion à l’intérieur des organisations marketing axées sur les projets.
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 | 0.051 | 0.141 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.004 |
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".