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.<br/>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).<br/>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.<br/>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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».