Effects of the Decision-Making Process on the Competitive Advantage in Costs Obtained After Implementing Outsourcing
Notice bibliographique
Résumé
This article aims to answer how the decision process model used to adjudicate on the implementation of outsourcing in the company affected the competitive advantage in costs obtained by the organization after the implementation of subcontracting. Therefore, the financial results obtained by the company in the period from 2015 to 2019 were analysed in order to know if there were competitive advantages in costs arising from the decision to implement outsourcing. Studies were also carried out on the structure of the decision-making process adopted by the entity to identify the level of efficiency of this model in the implementation of outsourcing, and finally, the impacts generated on these advantages due to the degree of efficiency of the tool application were verified. The research strategy was qualitative and quantitative, with an exploratory bias, bibliographic survey and structured interview. A mathematical model was used based on 14 (fourteen) decision-making efficiency indicators, 4 (four) efficiency level classification indicators and 5 (five) classification criteria for performance. The results showed that there is sufficient evidence to conclude that the low level of efficiency in the decision-making structure contributed to the high financial impact on Company Alpha and, consequently, to the negative impact on competitiveness acquired through the implementation of outsourcing in this entity, which caused financial disadvantages represented by losses in operating income and reduction in profitability.
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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 | 0,031 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».