Quality management (QM) leads to healthier small businesses
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to add to the current knowledge of how and why small businesses should engage in quality management (QM) by providing insights from small business owners who are committed advocates of QM. By so doing, to encourage small business owners to see that QM is right – and possible – for any small business wanting to improve performance. Design/methodology/approach Using an inductive method, semi-structured interviews followed a template of six open-ended questions. Study participants were ten owners of small family-owned business winners of a National Quality Award (National Housing Quality Award (NHQA)), making them industry leaders in applying QM. Data from these QM advocates are presented and discussed. Findings The cases reveal consistent encouragement for small businesses to engage in QM, with every owner certain that positive outcomes follow. Despite recognizing barriers to engagement, interviewees strongly feel the barriers are small relative to gains realized through QM. These QM advocates advise getting started by choosing one or a few QM tools and/or customizing tools rather than becoming overwhelmed by prospects of the complexity of doing QM to the exacting standards of various quality programs. Finally, they encourage small businesses to stay the course once started on QM. Research limitations/implications Limitations are that the paper relies on just ten case studies and these were taken from just one industry. While these limitations cannot be disputed, the rich data, interpretations, and opportunities for future research emerging from the inductive approach seem likely to resonate well beyond the particular industry involved here. Practical implications This paper speaks directly to small business owners by including many quotes from owners and summarizing themes from multiple interviews. The advice provided can be acted upon by any small business, with the opportunity of realizing improved business performance. Originality/value Few articles provide insights on the merits of QM for small businesses directly from interviews with small business owners. Here, the authors learn about the rationale for small businesses engaging in QM, are given thoughtful comments on how to get started, and told about the realities – including difficulties – of small business QM.
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».