New Strategic Thinking in Mitigating the Challenges in Implementing Key Performance Indicators (KPIs) and Increasing Efficiency in Corporate Performance Management in MENA Region
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of key performance indicators (KPIs) is a challenging task for many businesses. Yet, effective implementation of KPIs is among the major determinants of performance and success of an organization. This study explored the new strategic thinking in mitigating the challenges in implementing key performance indicators (KPIs) and increasing efficiency in corporate performance management in the Middle East & North Africa (MENA) region. The study sought to test three hypotheses: (i) there is a significant relationship between having enough training and awareness sessions before implementation and effective implementation of KPIs; (ii) there is a significant relationship between having KPI professionals and specialists and effective implementation of KPIs; and (iii) there is a significant relationship between having clear KPI goals and objectives, on one hand, and the effective implementation of KPIs on the other. Hypotheses 2 and 3 were proved to be true while results for hypothesis 1 were inconclusive. A total of 1007 participants from across the MENA region were involved in the study. The findings demonstrate the importance of having clear KPI goals and objectives and KPI professionals or specialists to oversee the KPI selection and implementation process. Further research should be conducted to establish whether there is a significant relationship between having enough training and awareness sessions before implementation and effective implementation of KPIs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».