Influence of Product Quality on Organizational Performance of Seed Maize Companies in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
A number of new seed entrepreneurs were established in Kenya, however, the majority of them fail to achieve the required business growth and competiveness. As a result, they remain small and producing less quantities of seed compared to the few large seed companies in the same market. This study evaluated the influence of product quality on organizational performance of seed maize companies in Kenya. The study adopted a cross-sectional survey research design to collect data from the target population which comprised of seed maize companies in Kenya. The sampling frame of the study was the registered seed maize companies at the Seed Trade Association of Kenya which was the unit of analysis while the respondents were the managerial employees within the seed companies and key seed experts in Kenya. Primary data was obtained by administering questionnaires to four employees within each seed company. The four employees were randomly selected from the production, marketing, finance and warehousing departments. The key seed experts were selected through snow balling and judgment technique. Interviews were conducted with the selected seed experts. The collected data was analyzed using SPSS software. Factor analysis was done to establish the appropriateness of the questionnaire constructs. Both descriptive and inferential statistics were used. Inferential statistics included the use of bivariate analysis and the study used the Pearson correlation coefficient. The study also ran a multiple regression model in order to establish the effect of product quality on organizational performance of seed maize companies. Results indicated that the original source of seed can affect product credibility and sales, seed certification standards influenced product credibility and sales, characteristics of seed varieties affect product performance and use of hotlines to report seed failure influences the credibility of the seed and the distributor. The study concludes that managers can increase profitability by putting in place appropriate quality management systems (QMS) and product quality standardization of seeds produced to ensure high quality seed. The study recommends that the management of seed companies should ensure they embark on improving the product quality of seeds produced so as to meet customer requirements and enhance the firm’s performance. This can be achieved by implementing appropriate QMS, securing contracts with large farmers who have irrigation facilities to guarantee adequate seed fields isolation, high productivity and quality seed production.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».