Romero-Torres, A., Brunet, M., Lalonde, B. et Aubry, M. (2023) La maturité en gestion de projet : améliorer la performance organisationnelle. PUQ.
Bibliographic record
Abstract
Deux préfaces sont écrites respectivement par Réal Laporte et par Debra Dollard.La première permet d'appréhender le contexte de l'ouvrage et sa contribution attendue, à savoir offrir une démarche structurée pour accompagner l'amélioration dans la réalisation des projets et leur contribution à la réussite des stratégies organisationnelles.La seconde, plus orientée vers le secteur public, permet de situer la recherche de maturité et le plan d'action afférent comme vecteur de création de valeur rappelant l'historique de collaboration avec les auteurs à ce sujet.L'avant-propos permet aux auteurs de préciser le périmètre de l'ouvrage : l'évaluation de la maturité en gestion de projet et en gestion organisationnelle de projet.Ils ajoutent : « À notre connaissance, le premier ouvrage en français à aborder directement ces questions.» Le contenu est ancré dans les résultats de travaux de recherche-action et d'interventions dans diverses organisations.Après une brève définition du concept de maturité, les auteurs précisent que l'ouvrage couvre deux aspects : la maturité en gestion de projet et la maturité en gestion organisationnelle de projet.La genèse de l'œuvre est ensuite présentée.Puis, l'avant-propos est conclu par une argumentation quant à « l'intérêt d'entreprendre une évaluation de la maturité en gestion de projet et en gestion organisationnelle de projet », car conduisant à l'amélioration de la performance dans les deux aspects couverts.
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 | 0.005 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.010 |
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".