Middle-up-down and top-down approaches: strategy implementation, uncertainty, structure, and foodservice segment.
Notice bibliographique
Résumé
Middle-up-down and top-down approaches: Strategy implementation, uncertainty, structure, and foodservice segmentThis study explores the relationship between various profiles of the strategy implementation process and managers' perception of the task environment, complexity and dynamism.This study addresses the following research questions: Do differences exist between levels of perceived environmental change/uncertainty and users of middle-up-down and top-down strategy implementation approaches?And, does this relationship become more meaningful when ownership, firm structure and foodservice segment characteristics are considered?There has been very little research on the food service industry that assesses the relationship between eleven task environment measures of complexity and dynamism and the use of a predominately top-down or middle-up-down approach to the implementation of strategies.Using a sample of food industry managers, multiple discriminate analysis (MDA) was used to predict the use of implementation strategies.Substantive differences appear to exist between levels of perceived environmental change/uncertainty and users of middle-up-down and top-down strategy implementation approaches for foodservice firms.The ability to correctly classify users of middle-up-down and top-down approaches using a multivariate combination of environmental variables is improved radically when ownership, firm structure, and market segment classifications were are considered.Taken as a whole, the findings are most convincing and support the basic hypotheses.Study findings indicate that a broad brushstroke approach to determining whether a middle-updown or top-down is used or appropriate based on the perceived task environment may not be valuable.The results support previous findings in other industries in that the prediction is better for market segments served and the public versus private nature of the firms involved.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».