Measuring Business Performance: Emerging Perspectives Of The Balanced Scorecard
Notice bibliographique
Résumé
Benchmarking business performance over time is an emerging managerial capability that is used for continuous improvement of existing value adding activities and processes that become leading indicators of strategic success. To achieve this success, corporations first define success, and then they decide how to get there from where they are presently. Financial information has long been the language of business with accountants adding up the numbers and defining success in bottom-line figures. What have been missing are the non-financial elements of business enterprises, elements that can be quantified and linked to the bottom line as predictors of financial success. This paper utilizes Kaplan & Norton’s Balanced Scorecard (BSC) and an extensive pilot study of ski resorts to explore an awareness of using non-financial information as a supplement to financial information in explaining overall strategic performance in one segment of the tourism industry. Leading and lagging indicators of a non-financial nature were used in the study to help focus on the strategic and operational management practices at selected ski resorts in Colorado, Montana, Canada, and the Pacific Northwest. A list of potential critical success factors and non-critical success factors that help build value and best business practices for ski resort management, were identified through written and oral interview survey techniques following a combination Delphi & Nominal Group Techniques. Previous work on the balanced scorecard by Kaplan and Norton aided in the identification and description of indicators within each of four balanced perspectives. Recognition of the intuitive elements of non-financial measures represents a departure from prevalent theory that favors the more traditional financial perspective.
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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 | 0,024 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».