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Enregistrement W2888243263 · doi:10.1108/ijppm-07-2018-0258

Welcome to the seventh issue of IJPPM this year

2018· article· en· W2888243263 sur OpenAlexaboutno aff
Nicky Shaw, Luisa Huaccho Huatuco

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Productivity and Performance Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessOperations managementPsychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Welcome to the seventh issue of IJPPM this year.We have eight thought-provoking and diverse papers in this issue ranging with studies in Ghana, Iran, India, the USA, Canada and Italy, using a broad variety of methods.Famiyeh and Kwarteng provide insights into the implementation of environmental management practices (EMP) in Ghana.They used a survey questionnaire collected from 219 managers either in manufacturing or extracting industries.Employing factor analysis, the findings supported that regulative and mimetic institutional pressure have a significant influence on EMP whereas normative institutional pressure did not have a significant influence.Salehi, Lari Dashtbayaz and Mohammadi study the relationship between management characteristics and firm innovation in Tehran Stock Exchange-listed companies.Using data from 125 companies, descriptive-correlational design and panel data regression models were applied.They found that managerial entrenchment has a negative effect on innovation, whereas managerial ability could foster innovation; surprisingly neither agency cost nor overconfidence has a significant effect.Adaku, Amoako-Gyampah, Kwasi, Lomotey, Amoatey and Famiyeh provide another study in Ghana, this time with the Pension Trust Company.They used extensive data (old system: 14,400 claims and new system: 41,600 claims) in two types of programmes and compared them statistically.They found that the new system has reduced processing time by 20 per cent.This is quite an improvement.Rai and Agarwal investigate the topic of workplace bullying and its influence on innovative work behaviour.Using data from 835 managerial employees in India, they found that workplace bullying is negatively related to workplace innovation and positively related to neglect.Based on their findings, they provide useful recommendations to managers.Sticking with the workplace, Thomason, Brownlee, Beekman and Rustogi studied individuals' attraction to different performance appraisal types using a five-factor model of personality types and applying a forced distribution ranking system (FDRS).They surveyed 148 students on graduate-level business courses in the USA.Their findings suggest that FDRS are attractive to those with high levels of psychological entitlement and low levels of conscientiousness, which contrasts with the existing research.Ochieng presents a case study of financial performance in the non-profit context of US Triathlon.He shows that financial performance is related to both financial effectiveness and financial efficiency; this is particularly important in contexts where financial resources are unreliable.Marchand and Raymond's article studies performance measurement and management systems as IT artefacts using the Burton-Jones and Grange's (2013) theoretical framework.Their work is applied to 16 SMEs in Canada and findings indicate that transparent interaction enables representational fidelity, which in turn enables informed action.This contributes to both the performance management and IS literatures.Finally, our reflective practice article by Bianchi, Winch and Consenz presents work supporting entrepreneurial capabilities by incorporating individual attributes into organisation routines associated with lean dynamic performance management systems in small and micro enterprises in Italy.Their approach contrasts four organisation types: artisan, new company start-up, established firm and micro-giant company, and utilises system dynamics modelling.As you can see, again another varied and interesting content to our seventh issue.We hope you enjoy!

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
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