Kaizen transferability in non-Japanese cultures: a combined approach of total interpretive structural modeling and analytic network process
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The literature on Kaizen transferability to non-Japanese culture is still evolving. The results suggest that the relevant research is still at a descriptive and explanatory stage. This study aims to identify and prioritize the importance of significant Kaizen transferability factors in a non-Japanese culture. Design/methodology/approach A decision theory-based prescriptive analysis methodology was used to analyze identified Kaizen transferability success factors. Firstly, a list of Kaizen transferability factors was devised from the literature using a systematic literature review. Secondly, an integrated interpretative structure modeling and analytic network process approach were applied to generate preference among factors. Findings A framework with a prioritized Kaizen transferability success factors included, in ascending order, organization culture, employee participation, employee discipline, employee personal initiative, top management commitment, management enforcement, employee eagerness, management support and national culture and traditions. Research limitations/implications Managers and decision-makers would better understand where to direct their effort and attention to implement the Kaizen management philosophy to improve firm-level productivity. Although the factors studied in this research considered the Indonesian context, the proposed framework could be replicated and extended to include other cultures. Originality/value The present work contributes to the limited studies and documentation on Kaizen activities' transferability challenges and the Kaizen body of knowledge in developing countries. This study should help organizations in other developing countries, assimilate how to adopt and manage the Kaizen philosophy implementation by following the framework created in this research.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».