Performance measurement: Key performance indicators as drivers in assessing risk and improving value in the services sector
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.
Notice bibliographique
Résumé
The research investigated the relationship among Key Performance Indicators (KPIs), risk assessment capabilities and value creation in service sector firms. The study also sought to examine the effect of KPI`s components on risk assessment & value capitalisation, and how they either facilitate or hinder implementation, monitoring and continuous improvement processes. In this context, a quantitative cross-sectional research design was applied using an online survey of shared middle and senior managers in service organizations. After filtering, the final version of segmented sample included a total of 215 respondents engaged in different service businesses. The analysis was determined using Partial Least Squares Structural Equation Modeling. The results showed that all components of KPIs have significant positive relationships with risk assessment and value improvement outcomes First, performance drivers were found to be the most significant predictor of both constructs. As such, the results show that both risk assessment and value improvement had a positive effect on implementation/monitoring processes which in turn enabled continuous improvements. Performance measurement, risk management and value creation in service organizations: A performance at-risk-based conceptual model. The results have numerous managerial, practical and policy implications for the service sector. This drives home the necessity of creating integrated KPI systems that include risk assessment and value improvement factors. In building on existing theory, the study is of substantial interest in that it provides empirical evidence for these organizational mechanisms related to service organizations. Resilient Organizations in the Service Sector picture of Resilience across Performance Management with KPIs, Risk Assessment and Value Creation strategies offering a comprehensive foundation for sustainable organizational success.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle