Revising the budgeting model: challenges of implementation at a university
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to review the challenges of implementing a new activity-based budgeting model in a university setting. Design/methodology/approach The authors have conducted heuristic inquiry and content analysis to provide an in-depth examination and overview of the process of budget change at a not-for-profit institution. Findings Despite attempts to design a process where resource allocation is guided by principles of revenue generation, cost attribution, measures of quality and fit with strategic plan, overarching issues such as complexities of implementation and a lack of continuity of key personnel made it difficult to implement a new budgeting system. Research limitations/implications As it is a single case study, there may be some concerns regarding reliability and replicability. Subsequent work on a larger scale may mitigate some of these concerns. Practical implications The study demonstrates the challenges of implementing a new budgeting system where strategic choices may differ from revenue generating opportunities and when there has been significant turnover in personnel. The authors provide a perspective on how budgeting can be used to support an organization’s mission in addition to supporting revenue generating prospects, the empirics reinforce the implementation challenges and the need for continuity of key employees to implement change effectively. Originality/value The study suggests a new approach to incentive-based budgeting where resource allocation is informed by a number of activities (revenue generation, cost attribution, fit with strategic goals and quality of programs). It is not formula-driven and it stresses the importance of judgment to determine final resource allocation. Furthermore, the authors provide some support for the change management literature for implementing change in a complex organization.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 découle