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Enregistrement W2028615262 · doi:10.1108/17542731111139482

TALEVAS model: an integrated quality methodology

2011· article· en· W2028615262 sur OpenAlexaff
Amit Kheradia

Notice bibliographique

RevueThe TQM Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)Computer scienceProcess managementProduct (mathematics)Design for Six SigmaOriginalityCompetitive advantageSix SigmaValue (mathematics)Key (lock)Risk analysis (engineering)MarketingBusinessLean manufacturing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to combine systems thinking, lean management, value methodology and Six Sigma concepts into an integrated quality methodology using the TALEVAS model. Design/methodology/approach TALEVAS is an acronym for Tandem‐Lean‐Value‐Sigma, as each element correlates to a best practice or concept mentioned by intent. The model is based on two theories: “The rising pendulum system” and “The seven rules of quality driving” proposed in this paper. Findings Four key performance drivers are identified using the model. These are: communication, investigative correction, innovation, and synchronization. Practical implications The integrated methodology can be deployed by any type (product‐or‐service based) or level (small, medium or corporate) of an organization in order to gain a competitive advantage in the market. Further, there is a possibility that recent cases of product recalls could be reduced or avoided by companies through implementing a TALEVAS Quality approach. Originality/value The paper displays the interdependence between the quality concepts by model analysis. This reflects a more holistic approach to quality required by organizations to raise the bottom line, reduce costs, promote value, and provide consistent products to customers.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,371
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,009 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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