Designing and implementing performance measurement systems based on enterprise engineering guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This conceptual paper presents a proposal for improving a performance measurement (PM) system implementation process based on enterprise engineering (EE) guidelines, which gives the process a sense of completeness. Design/methodology/approach This paper analyzes a well-known process for PM systems implementation organized in two phases: identifying, designing and implementing the top-level performance measures; and cascading the top-level measures and identify appropriate lower-level performance measures. The proposed improvements to the studied process derive from the EE guidelines, which establish a basis for the structure of an organizational management system, the formalization and synchronization of processes, performance expectations, exception handling and change management. Findings The study reveals that not all EE guidelines are covered by the analyzed process, with four of them having no evidence of being adopted: involvement of people in process design and implementation; ensuring interoperability between different systems in the information structure; addressing of all possible exceptions; coherence and consistency of semantics across all processes. Originality/value By the lens of EE guidelines, this paper advances a how-to-guide. This paper can support managers and researchers on PM system design and implementation, given the importance and relevance of EE recommendations having a consistent and well-structured procedure.
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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 | 0,103 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».