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Enregistrement W3131814766 · doi:10.21608/bfemu.2021.146293

A Diagnosis Model For Improving The Competitiveness of Small and Medium Manufacturing Enterprises.(Dept.M)

2021· article· en· W3131814766 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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMEJ Mansoura Engineering Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Management Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDEPTBusinessIndustrial organizationManufacturing engineeringChemistryEngineeringStereochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The developed diagnosis model has been programmed by Microsoft Visual FoxPro to evaluate the enterprise's functional areas in order to determine the most critical ones that represent constraints to the improvement of the competitiveness. This model has diagnosis tools at three different levels: an entry level tool, a holistic level tool and an in-depth analysis level with tools for specific areas. The entry level has a quick analysis tool, which identifies the enterprise attitude towards change. The importance of this entry level analysis lies in the facts that it is necessary that the enterprise feels the urgency towards the change and also has the commitment to implement the recommendations to be suggested during the process. The holistic level evaluates the enterprise in eight different areas, as follows: strategic planning, production and operations, quality assurance, commercialization, human resources management, finance and accounting, information system and environmental performance. The application of this tool allows identifying the most critical areas that need to be addressed. The results obtained at this diagnosis level provide the necessary information for the development of the technical assistance process, which could consists of a plan for the improvement of competitiveness. However in some other cases, there is a need for a more exhaustive analysis of some of the critical areas detected by the holistic tool or there is an obvious priority problem, which needs to be addressed immediately in this context, in-depth analysis level specific tools are implemented (This tool was not presented at this study). The company for the technological and industrial development of central America has developed a model with the support of the international development research center, Canada. An adaptation process was done by the authors from the best practices related to industrial assistance to entrepreneurs in Dakahlia, Egypt. The model was applied for 34 case studies. It confirms its validity and good ability of identifying critical areas and constraints to the improvement of the company's competitiveness. The best company was selected and a benchmarking was done by comparing the diagnosed company (Case study of this paper) to the best one as shown in Figure (11). There are unlimited number of SMEs problems, so it is not possible to have one model handling both problems diagnosis and solutions. The model presented here is tackling the diagnosis and directing SMEs consultant to identify solutions and can be considered as one of the most useful techniques shown and classified in table ( 1 ). This study covers the diagnosis model components and features, also a case study which have a full analysis for the mentioned eight areas and propose suggestions for every area and expected results when applying the suggestions. Finally, the study presents conclusion for both the case study and the whole study. Figure (12) and Figure(13) represent samples of the software program output.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,182 · 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