Cascading lean: Longitudinal, multi-level study of work values and lean-team performance
Notice bibliographique
Résumé
Cascading Lean: Longitudinal, Multi-level Study of Work Values and Lean-team PerformanceStudy objective: As more-and-more organizational units adopt the Lean philosophy, their members have to subscribe to continuous process improvement-type values and share their ideas for reducing waste and increasing customer-orientation. Unfortunately, many Lean initiatives fail and leadership is often seen as the main cause.Even though Lean leaders' values have been explored, we know little about their multilevel congruence with both organizational and other team member values, as well as their relation to sustained Lean-team performance.We answer, therefore, the question: How are Lean organizational values aligned with and transmitted via Lean (team) leaders to their teams and, once aligned, do they lead to sustained Lean-team performance over time?Methodology: This exploratory, abductive study examined five Dutch highperforming Lean work teams from five organizations.We studied over two years: 1) documents stating official organizational values; 2) a survey of all the team leaders and members, at two points in time, following Brown and Trevio's (2009) work values clusters; 3) informal interviews with team leaders, members and HR officers during our two one-week site visits per team; and 4) archival objective team performance data, including sickness absence and output quality.Findings: The organizational, team leaders' and members' values constellations were relatively stable.Both team leaders and their members ranked their selftranscendence and openness-to-change values as most dominant.The teams that had aligned their values well, performed best over time.Discussion: Propositions are presented which argue that Lean teams thrive on value alignment and values cascading among the examined actors herein.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».