Knowledge worker performance analysis using DEA: an application to engineering design teams at Bell Canada
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge worker productivity measurement is a very difficult undertaking, but implementing improvement suggestions is even more challenging for management. Data envelopment analysis (DEA) was used to examine the productivity, efficiency, and effectiveness of one such knowledge worker group-the Engineering Design Teams (EDT) at Bell Canada, the largest telecommunications carrier in Canada. Two functional models of the EDTs were developed and analyzed using input oriented constant returns to scale (CRS) and variable returns to scale (VRS) DEA models. First left free, the multipliers were then constrained using DEA Assurance Region models based on economic prices and managerial preferences. This study offers an excellent example where inefficient decision making units (DMU)-i.e., EDTs-could be made more efficient by improving their scale efficiency simply by reassigning work amongst the units. Bell divides its EDTs along provincial boundaries into Ontario and Quebec teams and each EDT is responsible for a specific geographic area in the province assigned to it. The results of the DEA analysis indicated that redrawing the geographical boundaries of the market area served by the EDTs could move both increasing and decreasing returns to scale EDTs toward CRS behavior. Substantial performance improvements are possible over the entire system, resulting in significant savings in costs without people dislocation or branch closings.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. 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.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle