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Enregistrement W1986643999 · doi:10.1108/09675421111187692

Contextual factors affecting the deployment of innovative performance measurement systems

2011· article· en· W1986643999 sur OpenAlexaffabout
Maurice Gosselin

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Accounting Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalanced scorecardPerformance measurementSoftware deploymentSample (material)Process managementProcess (computing)OriginalityOutcome (game theory)DecentralizationBusinessRisk analysis (engineering)MarketingAccountingComputer scienceEconomicsPsychologyCreativity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to examine the association between strategy, structure and environmental uncertainty, and the design and the use of performance measurements systems. The paper provides empirical evidence on the contextual factors associated with the use of financial and non-financial measures, process and outcome measures and the deployment of innovative performance measurement systems in manufacturing business units. Design/methodology/approach A questionnaire was sent to a random sample of 200 Canadian manufacturing organizations. Respondents were asked to indicate to which extent they use different measures. They also had to mention if they had adopted an innovative performance measurement approach such as the balanced scorecard. The questionnaire also included questions to classify organizations as prospectors, defenders or analyzers and to measure the levels of decentralization and perceived environmental uncertainty. Findings The results show that there is a significant association between strategy, organizational structure and environmental uncertainty and the use of non-financial and process measures. They also indicate that there is an association between strategy and environmental uncertainty and the deployment of innovative performance measurement systems. Practical implications Since the 1990s, performance measurement has become an important issue for both academics and practitioners. The professional literature has suggested that managers should design innovative performance measurement systems such as balanced scorecards that include financial and non-financial measures and also process and outcome measures. This paper provides a better understanding of the factors that affect the implementation of innovative performance measurement systems. Originality/value The paper presents one of the few studies that provide a better understanding of the contingent factors that influence the design and the use of innovative performance measurement systems.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,160 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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