Lean principles, learning, and knowledge work: Evidence from a software services provider
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Prédiction distillée sur la base complète
Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
- Catégories candidates
- aucune
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Sans objetSignal consensuel: aucune
- Genre
- Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,881
- Score d'incertitude au seuil
- 0,964
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
Abstract In this paper, we examine the applicability of lean production to knowledge work by investigating the implementation of a lean production system at an Indian software services firm. We first discuss specific aspects of knowledge work—task uncertainty, process invisibility, and architectural ambiguity—that call into question the relevance of lean production in this setting. Then, combining a detailed case study and empirical analysis, we find that lean software projects perform better than non‐lean software projects at the company for most performance outcomes. We document the influence of the lean initiative on internal processes and examine how the techniques affect learning by improving both problem identification and problem resolution. Finally, we extend the lean production framework by highlighting the need to (1) identify problems early in the process and (2) keep problems and solutions together in time, space, and person.
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La notice
- Revue
- Journal of Operations Management
- Thématique
- Quality and Supply Management
- Domaine
- Business, Management and Accounting
- Établissements canadiens
- Tellabs (Canada)
- Organismes subventionnaires
- non disponible
- Mots-clés
- Lean manufacturingComputer scienceKnowledge managementProcess managementLean software developmentTask (project management)AmbiguityIdentification (biology)SoftwareSoftware development processSoftware developmentOperations managementBusinessEngineeringSystems engineering
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui