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Enregistrement W4312397550 · doi:10.19030/jabr.v37i3.10375

Target Setting And Firm Performance: A Review

2021· review· en· W4312397550 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Business Research (JABR) · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy and Behavior
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)Affect (linguistics)SPARK (programming language)Process (computing)Order (exchange)Performance measurementPerformance managementField (mathematics)BusinessProcess managementAccountingComputer sciencePsychologyMarketingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The consequences of missing targets can be found on a daily basis in many organizations. As such, targets and target setting in an extremely important topic to companies and one that should receive more attention. Although the vast amount of reasons for missing targets are difficult to study, the process of setting the target which includes budgeting has been proven to affect performance and achievement through goal setting theory (Locke & Latham, 2002). Thus, targets are an important element in almost every organization (Chenhall, 2003). We focus this review of literature exclusively in the relationship between target setting and firm performance and as such consolidate, organize, and synthesize past literature in this field and provide a clear direction for future research. We further identify two impactors found to affect firm and management performance but never researched as an impactor of the relationship between target setting and firm performance. Those impactors are Transparency of targets and length of management experience. In this paper, we fill the gaps identified above and inform the study of target setting in order to spark future research on this topic. We also identify the dimensions affecting the relationship between target setting and firm performance as well as the different measurement approaches in target setting literature.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,293 · 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