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Enregistrement W3122201188 · doi:10.1002/bse.1864

Two are Better Than One: The Link Between Management Systems and Business Performance

2014· article· en· W3122201188 sur OpenAlexfundno aff
Vera Ferrón‐Vílchez, Nicole Darnall

Notice bibliographique

RevueBusiness Strategy and the Environment · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOrganisation de Coopération et de Développement ÉconomiquesInnovation, Science and Economic Development CanadaU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésOperationalizationComplementarity (molecular biology)BusinessProcess managementSample (material)MarketingQuality management systemStrategic managementIndustrial organizationOperations managementKnowledge managementQuality managementComputer scienceEconomicsService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Little is known about the complementary performance benefits associated with facilities’ combined use of both quality management systems (QMSs) and environmental management systems (EMSs), and how these performance benefits might differ from those associated with facilities’ use of only one of these management systems (or neither). We suggest that complementarities arise because each management system fosters the development of internal capabilities that facilitates the adoption and routine operationalization of the other, while maintaining differentiated goals that enhance strategic value. We examine these relationships using a sample of 2619 manufacturing facilities operating within six OECD countries, while controlling for self‐selection issues. Our findings support the idea of complementarity, in that facilities that adopt both QMS and EMS are more associated with positive business performance than facilities that adopt either a QMS or an EMS on its own, or no management system. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd and ERP Environment

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeObservationnel
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

Citations52
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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