Using the Balanced Scorecard to Measure the Performance of Small and Medium- Sized Garment Enterprises in Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
Improving performance is always a strategic issue for any business operating in the market economy, as it is an important basis for the survival and development of the business. In order to evaluate the performance of enterprises, it is necessary to use financial and non-financial indicators. In models of appreciation of performance, the Balanced Scorecard (BSC) is one of the best model. Thus, this research sought to determine the application of BSC to measure the performance suitable for small and medium-sized (SMEs) garment enterprises in Vietnam. The research design was a survey conducted on a target population of the garment companies in Vietnam with a sample size of 238 garment SMEs. The study used questionnaires in data collection. In order to analyze the data, the research tested the reliability of the observation variable and performed exploratory factor analysis to examine the convergence of the observed variables in appling BSC to set up a rating system for garment SMEs. The study found that the indicators in the financial perspective for garment SMEs only include the traditional financial criteria taken from accounting books. On the other hand, in terms of internal processes, the research also adds the following criteria: Supplier-to-Supplier ratio, Supplier-to-Supplier Timeliness, Supplier Percentage Regularly supplied to the enterprise. These indicators are highly appreciated by managers of garment SMEs and in line with the production characteristics of garment SMEs in Vietnam.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».