Status and Challenges in Implementing Beyond Budgeting: Evidence from Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
Due to the weaknesses of Traditional Budgeting and Better Budgeting, budgeting moved to its third wave called Beyond Budgeting. Beyond Budgeting is an alter­native, coherent management model that enables companies to manage performance through processes spe­cifically tailored to suit today’s volatile market. Although, researchers have explained how organisations should move to Beyond Budgeting they have not discussed as to why some organisations are lagging behind in terms of Beyond Budgeting implementation. Therefore, this study intends to address and bridge the above research gap. Specifically, the study investigates how far the existing organizational set-ups support an advanced model called Beyond Budgeting and explores why can or cannot these organisations move to Beyond Budgeting. The study carries out a multiple case study approach because it provides an in-depth analysis of budgetary processes of four reputed Sri Lankan companies. Data was collected through semi-structured interviews and documentation reviews where data triangulation was used to validate the data. Based on the findings the study concluded that in the existing organizational set-ups, leadership principles of Beyond Budgeting were strongly present compared to process principles. It was also found that complications in setting rolling forecasts, bureaucracy, lack of virtues, dependency culture on budgets to evaluate performance, perceiving dynamic goals as too ambiguous to set and lack of competitor intelligence as main barriers of moving to Beyond Budgeting concept.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».