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Enregistrement W4388297176 · doi:10.5267/j.uscm.2023.9.021

Quality in Peruvian service companies in the context of COVID-19

2023· article· en· W4388297176 sur OpenAlexvenueno aff
Jorge Benzaquen, Juan OBrien

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationBusinessContext (archaeology)MarketingLikert scaleService (business)Service qualityQuality (philosophy)Quality management systemCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Business administrationAccountingOperations managementQuality managementManagementEconomicsStatisticsMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The motivation of this study is to provide empirical evidence of service companies’ performance regarding nine dimensions in a total quality management model during the COVID-19 pandemic. The nine dimensions highlight strategic company activities, and it allows a comparative analysis of the overall effect of having a QMS such as ISO 9001:2015 on Peruvian service companies. A total of 630 Peruvian service companies were surveyed for this study. The questionnaire included 35 Likert-scale items that were further classified into nine (9) dimensions. The Mann-Whitney U test was used to estimate any significant differences between the ISO 9001 certified and non-certified companies. Our findings showed that the performance of ISO 9001:2015 certified companies was significantly higher than that of non-certified companies in all dimensions. Moreover, our findings showed that managers in ISO 9001:2015 certified companies effectively implemented the nine dimensions of the model. The originality of this study lies in proving the positive effect of having a QMS in service companies in a context of slow economic growth and decline of consumer demand such as the COVID-19 pandemic. The findings might encourage service companies, especially those in developing countries, to allocate the necessary resources to obtain a QMS such as the ISO 9001:2015.

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 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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,207 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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