Intellectual Capital: A Case Study of Power Loom using AHP
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to identify the critical success factors of IC influencing the performance of power loom textiles, to evaluate their impact on the organizational performance and to find out the effect of these factors on the organizational performance of small and medium-sized enterprises (SMEs) in Maharashtra using AHP. The methodology adopted is factors are identified through the literature survey and finalization of these factors is done by taking the opinion of Experts in the Indian context. By cognitive map the relation between these factors is determined and cause and effect diagram is prepared. Then these factors are arranged hierarchically and tree diagram is prepared. A questionnaire was designed and distributed among the experts; data is collected. By using Expert choice software data is filled to quantify by pair wise comparison of these factors and are prioritized. The weights demonstrate several key findings: local and global priority reveals there is a substantial effect of the Human capital on the organizational performance. The work related experience contributes 34.21%, which has a greater impact on performance. Operational procedures or practices contribute 52 % in order to improve the operational performance and hence organizational performance. Overall, the results showed the central role of the human capital is important. The research is subject to the normal limitations of AHP. The study is using perceptual data provided by Experts which may not provide clear measures of impact
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».