The Relationship Between Supplier Consistency Appraisal and Procurement Implementation in Public Hospitals in Mandera County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Public hospitals in Mandera County, Kenya, continue to experience procurement execution challenges such as delays, noncompliance with procurement protocols, and inconsistent supplier performance. The study aimed to examine the relationship between supplier consistency appraisal and procurement implementation in public hospitals in Mandera County, Kenya. Methods: An explanatory research design was adopted. The target population was 303 respondents, comprising the procurement officers, accountants, and administration managers in the 101 public hospitals in Mandera. A sample size of 171 respondents was recruited for the study. Stratified sampling was used to select the respondents. Primary data were collected through structured questionnaires designed on a Likert scale. Data analysis used both descriptive and inferential statistics. The inferential statistics were correlation and regression analysis. Results: The study found that supplier appraisal practices significantly influence procurement implementation in public hospitals in Mandera County, Kenya (β=0.866, p=0.000). Conclusion: The study concludes that strengthening supplier consistency appraisal enhances transparency, accountability, and the overall efficiency of procurement systems in public hospitals. Recommendations: The study recommends that public hospitals in Mandera County enhance supplier consistency appraisal through digital systems that monitor delivery timelines, quality, and compliance. Cross-functional review teams and regular audits should be implemented to strengthen reliability. The Ministry of Health should establish a national supplier appraisal framework with capacity and risk metrics, mandate annual performance audits, and support procurement digitization through funding and training to promote transparency, accountability, and efficiency in public healthcare procurement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».