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Enregistrement W2932372552

Beneficios y limitaciones del modelo ABC : análisis de un caso del sector logístico mexicano

2014· article· es· W2932372552 sur OpenAlexaff
María Begoña Prieto Moreno, Halia Mayela Valladares Montemayor

Notice bibliographique

RevueCOFINHABANA · 2014
Typearticle
Languees
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Management and Innovation
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceBusinessPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resumen El objetivo de este trabajo es conocer los beneficios y las limitaciones del modelo de costos basado en actividades (ABC) y su aplicacion en el sector logistico mexicano. Se revisaron estudios precedentes sobre ventajas e inconvenientes de dicho modelo, para contrastar los resultados en un estudio de caso. Se concluyo que el exito del ABC esta positivamente relacionado con el apoyo de la alta gerencia y su empeno por implicar a los miembros de la organizacion, lo que constituye el principal factor critico de exito del ABC; otro es la participacion y el soporte del personal de sistemas de informacion; asi como que se necesita la utilizacion paralela de otras herramientas estrategicas de mejora de procesos. palabras clave: ABC, beneficios y limitaciones, estudio de caso. Abstract This paper is aimed at identifying and describing benefits and limitations of the cost model based on ABC activities, and its application in the Mexican logistic sector. In order to prove the result of the study case, previous literature on model´s advantages and inconveniences was consulted. As a result, it was demonstrated that ABC´s success is positively linked with the support coming from high level administration, and its commitment to involve the members of the organization –such is the main fact for ABC success– as well as the participation and support of information system´s staff; also, it was confirmed that ABC model´s need the parallel use of other process improvement strategic tools. keywords: ABC, benefits and limitations, study case.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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