Examining the effects of contextual factors on TQM and performance through the lens of organizational theories: An empirical study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although much has been written about TQM, little attention has been paid to the potential effects of contextual factors on TQM and TQM–performance relationships. The use of organizational theory to formulate propositions regarding the effects of such factors is especially scarce in the TQM literature. This study uses institutional theory and contingency theory as the basis to test a number of such propositions. First, a model of TQM and organizational performance is developed. Then using survey data, the effects of five contextual factors – three institutional factors and two contingency factors – on the implementation of TQM practices and on the impact of TQM on key organizational performance measures are analyzed within a TQM–performance relationships model framework. The three institutional factors include TQM implementation, ISO 9000 registration, and country of origin, and the two contingency factors include company size and scope of operations. The results show that the implementation of all TQM practices is similar across subgroups of companies within each contextual factor. In addition, the effects of TQM on four performance measures, as well as the relationships among these measures, are generally similar across subgroup companies. Thus, for the five contextual factors analyzed, the overall findings do not provide support for the argument that TQM and TQM–performance relationships are context‐dependent. The implications of the study for managers and researchers, as well as study limitations, are also discussed.
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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 | 0,009 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».