BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Jabłoński Marek (Uniwersytet WSB Merito w Poznaniu), Jabłoński Adam (Uniwersytet WSB Merito w Poznaniu), Dulęba Daniel (Uniwersytet WSB Merito w Poznaniu), Janulek Piotr (Uniwersytet WSB Merito w Poznaniu), Glenszczyk Mariusz (Uniwersytet WSB Merito w Poznaniu; doktorant)
Tytuł
Determinanty zastosowania koncepcji Zarządzania dowodowego dla wyjaśniania bytów ontologicznych w naukach o zarządzaniu i jakości
Determinants of the application of the Evidence - Based Management concept for explaining ontological entities in management and quality sciences
Źródło
Kwartalnik Nauk o Przedsiębiorstwie, 2024, nr 4, s. 115-136, rys., tab., bibliogr. 43 poz.
Słowa kluczowe
Ontologia, Zarządzanie jakością, Metodologia badań
Ontology, Quality management, Research methodology
Uwagi
Klasyfikacja JEL: M00
streszcz., summ.
Abstrakt
Celem artykułu jest wskazanie kluczowych determinant badania bytów ontologicznych w naukach o zarządzaniu jakości z zastosowaniem koncepcji Evidence Based Practice. Jako źródła danych dla przeprowadzenia badań i rozważań naukowych wykorzystano pozyskane wyniki z krytycznego przeglądu literatury w zakresie bytów ontologicznych definiowanych w zakresie paradygmatów w dyscyplinie nauki o zarządzaniu i jakości. Jako metodę badawczą zastosowano analizę krytyczną dotychczasowych badań z zakresu podjętego tematu, który pozwolił na stwierdzenie statusu obecnych badań (i wiedzy) odnośnie do opracowanego tematu i luki poznawczej w zakresie determinant zastosowania koncepcji Zarządzania dowodowego dla wyjaśniania bytów ontologicznych w naukach o zarządzaniu i jakości. Dowiedziono, że zastosowanie systematycznych przeglądów literatury (SPL), metaanaliz, oceny literatury szarej i innych metod badawczych może na bazie doświadczeń branży medycznej z powodzeniem być wykorzystane w obszarze dyscypliny nauki o zarządzaniu i jakości. Procesy badawcze oparte na poszukiwaniu dowodów naukowych z przeglądów wielu pozycji literaturowych zamieszczonych w bazach danych masowych pozwalają na poznanie naukowe znacznie szersze niż otrzymywane dotychczas w ramach klasycznego krytycznego przeglądu literatury. Wskazano, że deficyt wiedzy menedżerów w zakresie bytów ontologicznych osadzonych w określonych paradygmatach naukowych dyscypliny nauki o zarządzaniu i jakości utrudnia wykorzystanie metody zarządzania na podstawie dowodów naukowych. Zwiększająca się dostępność dużych zbiorów danych naukowych w postaci raportów z badań pozwala w lepszym stopniu poznać pojęcia i definicje, a także dowody (wyniki badań naukowych) i zastosować je powszechnie w procesach zarządczych. Wskazano, że zarządzanie dowodowe może być skuteczne, gdyż bardzo często menedżerowie nie potrafią rozpoznać bytów ontologicznych, którymi zarządzają, jak i nie znają ontologicznego znaczenia swoich decyzji w biznesie. Metoda Evidence Based Practice oparta na pozyskiwaniu dowodów naukowych na podstawie danych masowych w skuteczny sposób może wspierać nie tylko badaczy w dyscyplinie nauki o zarządzaniu i jakości, ale także menedżerów w ich zarządzaniu organizacjami.(abstrakt oryginalny)

The aim of the article is to indicate the key determinants of the study of ontological entities in quality management sciences using the Evidence Based Practice concept. The data sources for conducting research and scientific considerations were used to conduct research and scientific considerations. The research method used was a critical analysis of previous studies in the scope of the undertaken topic, which allowed to determine the status of current research (and knowledge) regarding the developed topic and the cognitive gap in the scope of determinants of the use of the Evidence Management concept for explaining ontological entities in management and quality sciences. It was proven that the use of systematic literature reviews, meta-analyses, assessment of grey literature and other research methodologies can be successfully applied in the area of management and quality science discipline based on the experience of the medical industry. Research processes based on the search for scientific evidence from reviews of many literature items included in mass databases allow for much broader scientific cognition than previously within the classical critical literature review. It was pointed out that the deficit of knowledge of managers in the field of ontological entities embedded in specific scientific paradigms of the discipline of management and quality science makes it difficult to use the evidence-based management methodology. The increasing availability of large sets of scientific data in the form of research reports allows for a better understanding of concepts and definitions as well as evidence - the results of scientific research and their widespread use in management processes. It was pointed out that evidence-based management can be effective, because very often managers are unable to recognize the ontological entities they manage and do not know the ontological significance of their decisions in business. The Evidence Based Practice methodology based on obtaining scientific evidence based on mass data can effectively support not only researchers in the discipline of management and quality science, but also managers in their management of organizations.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Agrawal R., Prabakaran S. [2020], Big data in digital healthcare: lessons learnt and recommendations for general practice, "Heredity", vol. 124, s. 525-534.
  2. Al-Sai Z., Abdullah R., Husin H. [2019], Big Data Impacts and Challenges: A Review, Conference Paper, 2019 IEEE Jordan International Joint Conference on Electrical Engineering and Information Technology (JEEIT).
  3. Altshuler Y., Lubin G. [2020], Complexity and Challenges in Decision-Making Processes, "Management Science Review", vol. 35 (1), s. 51-65.
  4. Alvesson M., Willmott H. [1992], Critical Management Studies, Sage Publications.
  5. Au-Yong-Oliveira M., Pesqueira A., José Sousa M., Dal Mas F., Soliman M. [2021], The Potential of Big Data Research in HealthCare for Medical Doctors' Learning, "Journal of Medical Systems", vol. 45 (13), s. 13.
  6. Baloch L., Ullah Bazai S., Marjan S., Aftab F., Aslam S., Neo T. K., Amphawan A. [2023], A Review of Big Data Trends and Challenges in Healthcare, "International Journal of Technology", vol. 14 (6), s. 1329.
  7. Barends E., Rousseau D. M., Briner R. B. [2021], Evidence-Based Management: The Basic Principles, Pearson.
  8. Borowski M. [1922], Przedmioty względne i bezwzględne, "Przegląd Filozoficzny", nr 25 (3), s. 316- 352.
  9. Cayley A. [1857], On the Theory of the Analytical Forms Called Trees, "Philosophical Magazine", vol. 13 (85), s. 172-176.
  10. Dantzig G. B. [1951], Linear Programming and Extensions, Princeton University Press.
  11. Dash S., Kumar Shakyawar S., Sharma M., Kaushik S. [2019], Big data in healthcare: management, analysis and future prospects, "Journal of Big Data", no. 6, art. 54.
  12. Degu A. B., Yilma T. M., Beshir M. A., Inthiran A. [2022], Evidence-based practice and its associated factors among point-of-care nurses working at the teaching and specialized hospitals of Northwest Ethiopia: A concurrent study, "Plos One", vol. 17 (5), s. 2.
  13. Fernandez K. V. [2019], Critically reviewing literature: A tutorial for new researchers, "Australasian Marketing Journal", vol. 27, s. 187-196.
  14. FRA [2019], Zapobieganie niezgodnemu z prawem profilowaniu obecnie i w przyszłości: przewodnik, Agencja Praw Podstawowych Unii Europejskiej, s. 33, https://fra.europa.eu/sites/default/files/fra_uploads/fra-2018-preventing-unlawful-profiling-guide_pl.pdf (data dostępu: 18.09.2024).
  15. Garrod B. [2023], What Makes a Good Critical Literature Review Paper, "Tourism and Hospitality", vol. 4 (1), s. 141-147.
  16. Greenhalgh T., Papoutsi C. [2020], Understanding Complexity in Decision-Making Processes, "Decision Science Quarterly", vol. 45 (3), s. 401-410.
  17. Grzelak W. [2013], Ontologia - próba usystematyzowania pojęć, "Informatyka Ekonomiczna Business Informatics", no. 4, s. 159.
  18. Guyatt G. [1991], Evidence-based medicine, ACP J Club.
  19. Herbert A.S. [1996], The Sciences of the Artificial (3 rd ed.), MIT Press, Cambridge, MA.
  20. Iccomedia [2024], Platforma promowania i upowszechniania praktyki zawodowej opartej na wiedzy naukowej, https://pro-ebp.awf-bp.edu.pl/glosariusz/data-collection-gromadzenie-danych/ (data dostępu: 17.09.2024).
  21. Ingarden R. [1989], Wykłady z etyki, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
  22. Karp R.M. [1972], Reducibility Among Combinatorial Problems, w: Miller R. E., Thatcher J. W. (red.), Complexity of Computer Computations, Plenum Press, s. 85-103.
  23. Kastner M., Antony J., Straus S. [2021], Challenges in Applying Evidence-Based Practice in Management, "International Journal of Evidence-Based Management", vol. 9 (4), s. 1012-1024.
  24. Krąpiec M. A. [1984], Metafizyka. Zarys teorii bytu, wyd. III, Wydawnictwo Katolickiego Uniwersytetu Lubelskiego, Lublin.
  25. March J. G. [1991], Bounded Rationality, Ambiguity, and the Engineering of Choice, "Organization Science", vol. 2 (2), s. 71-81.
  26. Medianauka.pl, https://www.medianauka.pl/kombinatoryka (data dostępu: 4.09.2024).
  27. Mitchell T. M. [2019], Machine Learning and Data Mining in Business Management, Wiley.
  28. Monte Carlo Method, sciencedirect.com, https://www.sciencedirect.com/topics/neuroscience/monte-carlo-method (data dostępu: 2.12.2024).
  29. Nemhauser G. L., Wolsey L. A. [1988], Integer and Combinatorial Optimization, Wiley-Interscience.
  30. Nieporowski P. [2015], Etyka niejawnej obserwacji uczestniczącej jako metody badawczej stosowanej w naukach społecznych, "Rocznik Lubuski", t. 41, cz. 1.
  31. Pascal B. [1654], Traité du triangle arithmétique, Paryż.
  32. Posadzki P. [2023], Evidence-based medicine/practice i systematyczne przeglądy literatury. Praktyczny podręcznik, Sorus, Poznań.
  33. Reis J. [2022], Evidence-Based Medicine: Era of Big Data, "Journal of Scientific & Technical Researche", vol. 41 (4), art. 32902.
  34. Rousseau D. M., Gunia B. C. [2016], Evidence-Based Practice: The Psychology of EBP Implementation, "Annual Review of Psychology", s. 667-692.
  35. Salerno-Kochan R., Popek S., Halagarda M., Krzywonos M. [2020], Nauki o jakości jako sub-dyscyplina w naukach o zarządzaniu i jakości. Identyfikacja obszarów badawczych, "Przeglad Organizacji", no. 8 (967), s. 3-12.
  36. Schilling M. A. [2021], Sustainable Business Strategies and Decision-Making Processes, "Journal of Business Ethics", vol. 169 (2), s. 83-92.
  37. Shuttleworth M., Wilson L. T. [2008], Falsifiability - Karl Popper's Basic Scientific Principle, Explorable.com, https://explorable.com/falsifiability (data dostępu: 4.09.2024).
  38. Simpson L., Smyth P. [2021], Balancing Evidence and Experience in Decision Making, "Leadership and Management Review", vol. 29 (8), s. 722-740.
  39. Smith D. E. [1998], History of Mathematics, Dover Publications.
  40. Snyder H. [2019], Literature review as a research methodology: An overview and guidelines, "Journal of Business Research", vol. 104, s. 333-339.
  41. Tzenios N. [2022], Evidence-based practice, "International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science", vol. 4 (12), s. 922.
  42. Wright A., Michailova S. [2022], Critical literature reviews: A critique and actionable advice, "Management Learning", vol. 54 (2), s. 1-21.
  43. Wroński Z. [2020], Evidence Based Practice: dlaczego i po co? "Głos Fizjoterapeuty", nr 13 (4), s. 32-35, https://pro-ebp.awf-bp.edu.pl/publikacje/evidencebasedpractice-dlaczego-i-po-co/ (data dostępu: 4.09.2024).
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1896-656X
Język
pol
URI / DOI
https://doi.org/10.33119/KNoP.2024.74.4.8
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu