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Enregistrement W2996699054 · doi:10.1108/bij-12-2018-0413

E-procurement in small and medium sized enterprises; facilitators, obstacles and effect on performance

2019· article· en· W2996699054 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBenchmarking An International Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensNipissing UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcurementPurchasingBusinessOriginalityMarketingSample (material)Industrial organizationSmall and medium-sized enterprisesProcess managementFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to analyze e-procurement in small and medium-sized enterprises (SMEs) and its relationship with top management support, IT obstacles and strategic purchasing and the effect of e-procurement on performance (procurement performance and business performance). Design/methodology/approach The hypotheses were tested using a sample of 199 managers from SMEs in manufacturing. Findings The results indicated a significant relationship between e-procurement in SMEs and top management support, IT obstacles and strategic purchasing. Similarly, the authors found a positive relationship between e-procurement and procurement process performance and business performance. Practical implications The findings stress to SME managers, the need to pay attention to top management support, IT obstacles and strategic purchasing when implementing e-procurement. Similarly, it provides evidence of the benefits of e-procurement on procurement process performance and business performance. Originality/value This study fills a gap in the literature regarding e-procurement in SMEs and its impact on performance. SMEs constitute a significant part of today’s economies and e-procurement can significantly impact the performance of these organizations.

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.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,302 · 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