Notice bibliographique
Résumé
Si bien existen anteriores investigaciones que ponen de evidencia la existencia de relación entre la Selección de Proveedores y la Mejora de Procesos de Negocio (Business Process Improvement - BPI), estas dan poca información acerca del nivel de la misma. La presente Tesis contribuye al cuerpo de conocimientos en ambos campos, mediante la identificación y examen de las relaciones existentes entre los dos tópicos a partir del modelo conceptual desarrollado, el cual explica dichas interrelaciones, y mediante la aportación de los resultados del estudio empírico del modelo, a diferentes niveles operativos, realizado sobre una muestra de grandes empresas que operan en diferentes sectores industriales de Londres (Reino Unido). En general, los datos confirman el modelo de investigación propuesto. Los resultados del estudio demuestran que niveles más altos de Calidad, Servicio, Organización y Relación así como niveles más bajos de Tiempo de Ciclo de los Proveedores contribuyen significativamente a los proceso de negocio de Iniciativa de Mejora y Enfoque al Cliente del Comprador. Además, se deduce también que los factores de Selección de Proveedores, Relación y Tiempo de Ciclo, tienen más impacto sobre un Comprador que tenga un enfoque a Iniciativa de Mejora; y que Organización y Tiempo de Ciclo son factores que tienen más relación con el Enfoque al Cliente del Comprador que otras variables de Selección de Proveedores. En el desarrollo de la Tesis, empezamos revisando la literatura relevante y desarrollando el modelo de investigación conceptual. Describimos los factores claves de Selección de Proveedor y de la Mejora de Procesos de Negocio (BPI), profundizamos en las interrelaciones entre estas variables y planteamos una serie de hipótesis testeables sobre dichas relaciones. A continuación, discutimos cuestiones metodológicas relativas al desarrollo y validación de la medida de los constructos así como sobre la recogida de datos y procedimientos de análisis. Seguidamente, presentamos y discutimos los resultados de nuestros tests que implican modelos de regresión lineal; y concluimos considerando las implicaciones de la Tesis en la investigación y en la "práctica" de la Selección de Proveedores y BPI, y proporcionando también líneas de investigación futura en el campo.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».