Compensation‐based incentives, ERP and delivery performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate the role of compensation‐based incentives in relationships between enterprise resource planning (ERP) usage and delivery performance in manufacturing. Design/methodology/approach The authors carry out two studies exploring links between ERP, incentives, and performance from alternative perspectives: first, of incentives tied to regular production activities, and their relationship with delivery performance advantage over competitors; second, of incentives tied to improvement activities and their relationship with delivery performance improvements. Statistical analysis is carried out on data from 698 metal‐working manufacturers from 22 countries, giving a broad cross‐sectional view of a global industry. Findings The studies indicate that ERP usage relates positively with both delivery advantage and delivery improvements. Furthermore, incentives tied to improvement initiatives may explain delivery improvements, both directly and as moderators in the relationship between ERP and performance. Research limitations/implications The results suggest that ERP adoption can be framed as a principal‐agency phenomenon where performance outcomes are partially influenced by incentives. Practical implications The results imply that incentives tied to improvement initiatives may foster employee engagement with the new ERP, leading to stronger delivery performance benefits. Originality/value To the best of the authors' knowledge, this is the first research to explore ERP usage as a principal‐agency problem, and to analyse its relationships with incentives under alternative performance perspectives. The results may significantly contribute to the knowledge of ERP‐performance relationships and the role of incentives.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle