An empirical study of the relationship between quality practices and business performance excellence in Central Canada
Notice bibliographique
Résumé
Overall excellence of business performance can be defined and measured through various factors. In an attempt to operationalise measurement of performance excellence, a stratified sample of 280 firms in the Canadian provinces of Ontario and Quebec is studied. Using the structural equation modeling methodology, this study empirically demonstrates that business performance may be measured by 24 variables grouped into seven correlated factors labelled as financial performance, product quality effectiveness, process quality, the role of customer, of employee, of supplier, and stakeholder behaviour. It is also shown that these 7 factors can be grouped further, to form a higher order factor, which may be labelled as business performance excellence. In order to identify variables that can affect performance excellence, two sets of variables are considered. First, the effect of different levels of quality initiatives on business performance is studied. Among the several quality initiatives investigated are the national quality award programs, the six-sigma program, and ISO 9000 certification program. Moreover, the effect of using these quality initiatives in combination is studied. Second, the relationship between firm characteristics and performance excellence is evaluated. The study reveals that, regarding quality initiatives, only ISO 9000 certification combined with initiatives of the highest level such as a national quality awards program assessment has a highly significant affect on perceived performance excellence. Also, the assessment reveals that a firm's location, industry sector, organization size, or whether the firm is private or publicly listed are not significant factors for perceived overall performance excellence. The upshot of this research is a holistic scorecard for the measurement of business performance excellence. Furthermore, this work offers continuing positive support for the future of total quality management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».