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Enregistrement W2298079008 · doi:10.5539/res.v8n2p38

Total Quality Management Meta-Analysis: Founders, Awards Criteria, and Successful versus Failing Cases in Higher Education

2016· article· en· W2298079008 sur OpenAlexvenueno aff
Iman Rabah

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Leadership and Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTotal quality managementContext (archaeology)Quality (philosophy)Higher educationQualitative researchQualitative analysisProcess managementPsychologyEngineering ethicsKnowledge managementSociologyBusinessPolitical scienceComputer scienceEngineeringMarketingSocial scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The purpose of this meta-analysis paper is to give a clear presentation of the Total Quality Management (TQM) characteristics and concepts applicable to the higher education context. The paper presents the TQM concepts analysed by the founders of the TQM literature. Followed by the meta-analysis of the influence of TQM awards to quality management principles and characteristics. Those TQM awards are attractive to many organizations, including higher education. Consequently, their criteria can reshape the quality management concepts and implementation in organizations when they are granted such awards. This paper uses qualitative meta-analysis as a method of conducting a thorough secondary qualitative analysis of primarily qualitative results. In this systematic review procedure, the literature is reviewed as not only an objective means to combine the results of previous studies but also to compare, classify, and deduce conclusions of theTQM major concepts and the applicability of this model to higher education including successful and failing cases. All of the TQM concepts constituting of the TQM characteristics discussed by the TQM founders and also those TQM characteristics developed by the TQM awards’ criteria are analysed from the perspective of the higher education TQM scholars in order to present the applicability or inapplicability of those concepts or characteristics to higher education.</p>

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,281
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,110 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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