Critical linkages among TQM factors and business results
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To empirically investigate the relationships among critical TQM factors and business results. Design/methodology/approach Twenty‐three hypotheses regarding the relationships among TQM factors and business results have been developed through literature review and tested using structural equation modeling (SEM). The study utilized survey data obtained from US manufacturing companies. Findings Provides information about the results of each hypothesis, their implications, and how these findings compare to previous studies. Pays special attention to the relationships between TQM factors and business results and discusses findings in this area by offering insights from 22 previous studies that analyzed TQM‐performance relationships. Research limitations/implications Researchers could use the results of this study to explore various related hypotheses in more detail and improve the accuracy of future empirical quality management studies. The study makes specific recommendations for such future studies. There were also some research limitations. For instance, the data were obtained through mail survey and relied on the perceptions of the respondents. Practical implications The results of this study can be used by managers to prioritize the implementation of TQM practices. For instance, those practices that are found to have a positive impact on business results can be recommended to managers so that they can allocate resources to improve these practices to get the best results. Originality/value This study conducts a comprehensive review of the literature to develop factors of critical TQM practices and business results, and unlike most previous studies, it uses multiple, distinct indicators for each factor to test an elaborate SEM model of the relationships among these factors.
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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 | 0,019 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».