Benchmarking firms' operational performance according to their use of internet‐based interorganizational systems
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Drawing on the concepts of benchmarking and of fit as profile deviation, the purpose of this paper is to identify the critical dimensions of usage of internet based interorganizational systems (IOISs) of the best performing firms. Design/methodology/approach Empirical evidence is gathered through an electronic survey conducted with 228 manufacturers in the computer and electronic product manufacturing sector. Findings Data collected demonstrates that: volume of use and depth of use are the two critical dimensions of internet based IOISs usage on the supplier side; volume of use, level of integration, diversity of types and depth of use are the four critical dimensions of internet based IOISs usage on the customer side; and a deviation from these patterns of internet based IOISs usage should result in poorer operational performance. Statistical analyses also show the relative importance of each of the critical dimensions of internet based IOISs usage on both the supplier and customer sides of the supply chain. Practical implications The paper findings indicate that manufacturers in the computer and electronic product manufacturing sector should not approach their supply chain management and eBusiness strategies from a single business network perspective; rather, they must take into account the specificities of their downstream supply chain to implement an internet based IOIS strategy that will satisfy the diversified needs of their customer base. Originality/value This paper is the only one to date that draws on both a benchmarking approach and contingency theory to assess the impact of internet based IOISs usage on a firm's operational performance.
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».