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Enregistrement W2557459037 · doi:10.1108/so-04-2016-0013

ISO 37500 – Comparing outsourcing life-cycle models

2016· article· en· W2557459037 sur OpenAlexaff
Ron Babin, Adrian Quayle

Notice bibliographique

RevueStrategic Outsourcing An International Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOutsourcing and Supply Chain Management
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutsourcingVendorBusinessKnowledge process outsourcingValue (mathematics)MarketingOperations managementProcess managementEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to illustrate the value of the outsourcing life cycle, as described in several industry models, including ISO 37500. Design/methodology/approach The authors present a comparison of outsourcing life cycles to provide an overview of current practices in the global outsourcing industry. Findings Several outsourcing life cycles have been defined by industry associations such as the International Association of Outsourcing Professionals (IAOP) and the National Outsourcing Association (NOA). Academic research has created several outsourcing life cycles, notably the model from the London School of Economics (Cullen and Willcocks, 2005). Finally, commercial models have been defined, for example the Vendor and Sourcing Management model from IDC (2014). Research limitations/implications Researchers will find the overview of different life cycles useful in assessing maturity of outsourcing organizations. Practical implications Practitioners will find the detailed description of ISO 37500 and the comparative life cycles to be illustrative of different approaches to managing outsourcing transactions. Both buyers and providers will be able to compare their own life cycle to industry standards. Originality/value Little or no research has been conducted on how outsourcing life cycles contribute to effective outsourcing. This paper provides a foundation for such research.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,212 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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