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Enregistrement W1986742525 · doi:10.1108/17410401111167780

When is a balanced scorecard a balanced scorecard?

2011· article· en· W1986742525 sur OpenAlex
Marvin J. Soderberg, Suresh Kalagnanam, Norman T. Sheehan, Ganesh Vaidyanathan

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Productivity and Performance Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanWorkers Compensation Board of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalanced scorecardPerformance measurementProcess managementConstruct (python library)Computer scienceTaxonomy (biology)CategorizationKnowledge managementBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The Balanced Scorecard (BSC) is widely applied as a performance measurement and strategy implementation tool by organizations. Research has revealed that the term “balanced scorecard” may be understood differently by managers both within as well as across organizations implying that the performance measurement systems implemented in organizations may not be similar to the construct envisioned by Kaplan and Norton. Using Kaplan and Norton's Balanced Scorecard construct as a basis, the paper aims to develop and test a five‐level taxonomy to classify firms' performance measurement systems. Design/methodology/approach A Balanced Scorecard taxonomy is validated using a large sample of professional accountants working in Canadian organizations. Findings The five‐level taxonomy is used to categorize the performance measurement systems of 149 organizations. It is found that 111 organizations' (74.5 percent) performance measurement systems met the criteria to be classified as a Basic Level 1 BSC, while 61 (40.9 percent) organizations have structurally complete Level 3 BSCs, and 36 (24.2 percent) organizations have fully developed Level 5 BSCs. The paper also discusses differences between Level 1 and Level 5 BSC organizations. Research limitations/implications While many researchers assume that organizations' performance measurement systems are similar in implementation level and use, the paper demonstrates that organizations are at different levels of BSC implementation and use, a factor that should be taken into consideration when designing empirical studies to test the efficacy of Kaplan and Norton's BSC. Practical implications The five‐level BSC taxonomy scheme provides managers working with Kaplan and Norton's BSC with a tool to plan their implementation steps and then benchmark their progress towards implementing a fully developed Level 5 BSC. Originality/value In developing and empirically validating a BSC taxonomy, the paper builds on and extends previous research on BSC implementation and its potential implications.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,190 · 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