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Record W7104452684 · doi:10.71781/24394

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

2000· dissertation· W7104452684 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2000
Typedissertation
Language
FieldDecision Sciences
TopicConstruction Project Management and Performance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Independent stateLien

Abstract

fetched live from 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.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.497
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0250.003
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.227 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2000
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