Notice bibliographique
Résumé
<b>Purpose</b>: This paper examines the claim that the application of human factors (HF) knowledge can improve both human well-being and operations system performance. <div><br><div><b>Methodology</b>: A systematic review was conducted using a general and two specialist databases to identify empirical studies addressing both human effects and operations system effects in examining manufacturing operations system design aspects. <br></div></div><div><br></div><div><b>Findings</b>: We found 45 empirical studies addressing both the human effects and system effects of operations system (re)design. Of those studies providing clear directional effects, 95% showed a convergence between human effects and system effects (+,+ or -,- ), 5% showed a divergence of human and system effects (+,- or -,+). System effects included quality, productivity, implementation performance of new technologies, and also more ‘intangible’ effects in terms of improved communication and co-operation. Human effects included employee health, attitudes, physical workload, and ‘quality of working life’.<br></div><div><br></div><div><b>Research limitations/implications</b>: Future research should attend to both human and system outcomes in trying to determine optimal configurations for operations systems as this appears to be a complex relationship with potential long-term impact on operational performance.<br></div><div><br></div><div><b>Practical implications</b>: The application of HF in operations system design can support improvement in both employee well-being and system performance in a number of manufacturing domains.<br></div><div><br></div><div><b>Originality/value</b>: This paper outlines and documents a research and practice gap between the fields of HF and OM research that has not been previously discussed in the management literature. This gap may be inhibiting the design of operations systems with superior long term performance.<br></div>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».