The Balanced Scorecard: Plant-Level Evidence of Relations Between the Four Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
We use structural equation modeling to evaluate patterns of relations in two models – a sequential model that links a series of non-financial and financial outcome measures in an ordered hierarchical manner according to the four perspectives described in the balanced scorecard (BSC) and a complex model that permits direct relations between outcome measures in lower-order perspectives with outcome measures in any higher-order perspective of the BSC hierarchy. We perform our analysis at the plant level using generic outcome measures from a nation-wide survey of business establishments in Canada. Our model specifications follow Bryant, Jones and Widener (2004) who conduct a firm-level analysis of companies included in the American Customer Satisfaction Index. Our plant-level results indicate that both the sequential and complex models fit the data well. The validity of the sequential model supports the premise of linking the outcome measures in a sequential chain ordered according to the BSC hierarchy. Direct relations observed in the complex model support the proposition that some relations between perspectives exist that are not permitted in the sequential model. We find evidence of two such types of relations for our outcome measures and data. Innovation and quality (internal business process perspective) link sequentially to profitability outcomes (financial perspective) through customer satisfaction and market share (customer perspective) but also link directly to productivity (financial). Computer usage (learning and growth perspective) links sequentially through innovation and quality (internal business process) to customer satisfaction (customer) but also links directly to return on sales and productivity (financial).
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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 | 0,017 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».