An efficient resource allocation in strategic management using a novel hybrid method
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to suggest a novel hybrid method by integrating a decision sciences approach with balanced scorecard (BSC) in order to scientifically enable the efficient strategic management of an organization under limited resources. The proposed research model endeavors to improve critical basis deficiencies of the original BSC as well as formerly improved forms of BSC by appropriately integrating three disparate methods: BSC, analytic network process (ANP), and zero-one goal programming (ZOGP). Design/methodology/approach – The designed approach is separated into three major parts. At first, the traditional BSC, concentrating on both financial and intellectual capital, was adopted as the strategic management framework, and then priorities as well as the importance of tactical drivers derived from BSC application were consecutively identified by the application of ANP. Finally, the study further applied the obtained results of integrated BSC and ANP to ZOGP in order to scientifically identify the optimal strategic investment under simulated constraints of the considered organization. Findings – An application of BSC, ANP, and ZOGP with a case study of an academic institution provided an improved strategic management approach for optimally and scientifically utilizing the limited resources of the organization. The suggested results indicated that only 11 of the 23 strategic projects should be executed. Moreover, the selected tactical tasks would efficiently use less than 36 percent of the strategic expenses of the traditional management approach. Originality/value – Based on the intensive literature reviews, the proposed method could be determined as a novel hybrid approach. It newly conveyed the practical management approach by innovatively including the proper decision sciences method to BSC. This improvement scientifically considered on the resource allocation process that has never been studied before in formerly improved BSC.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».