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Enregistrement W1997108735 · doi:10.1108/17410400510604566

An empirical study of performance measurement in manufacturing firms

2005· article· en· W1997108735 sur OpenAlexaffabout
Maurice Gosselin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Productivity and Performance Management · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalanced scorecardPerformance measurementOriginalityBusinessSample (material)Organizational performanceEmpirical researchDecentralizationProcess managementMarketingKnowledge managementComputer scienceEconomicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The recent performance measurement literature suggests that organizations should put more emphasis on non‐financial measures in their performance measurement systems, that organizations must use new performance measurement approaches such as the balanced scorecard and that measures should be aligned with contextual factors such as strategy and organizational structure. The purpose of this paper is to assess the extent to which organizations are following these prescriptions. Design/methodology/approach A survey of a sample of Canadian manufacturing firms was conducted. In the questionnaire, organizations had to indicate the extent to which they use 73 performance measures. They also had to respond to questions about determinants such as strategy, organizational structure and environmental uncertainty. More than 100 organizations responded to the survey. The response rate was 50.5 percent. Findings The results show that manufacturing firms continue to use financial performance measures. Despite the recommendations from experts and academics, the proportion of firms that implement a balanced scorecard or integrated performance measurement systems is low. Furthermore, organizations that use these approaches are not employing more extensively non‐financial measures than those which are applying traditional performance measurement approaches. This research project also shows that there are some significant relationships between the types of measures and contextual factors like strategy, decentralization and environmental uncertainty. This research finally demonstrates clearly that there is a need to develop a theory that explains how firms can use their performance measurement system to enhance their performance. Originality/value This paper provides information on performance measures used by organizations and their association with organizational determinants.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations190
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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