Does Organizational Learning Affect R&D Engineers’ Creativity?
Notice bibliographique
Résumé
R&D engineers are viewed as the vital source of creativity and innovation for the companies to improve its business values, in particular in the original design manufacturer (ODM) companies. In order to promote R&D engineers’ creativity within the organization, organizational learning is viewed to be well shaped to enhance creativity of the engineers. Therefore, this study aims to determine the effect of perceived organizational learning towards the research and development (R&D) engineers’ creativity in the ODM companies in Malaysia. The perceived organizational learning was conceptualized into four dimensions of managerial commitment, systems perspective, openness and experimentation, and knowledge transfer and integration. Structural Equation Modeling (SEM) was employed to test the model using SMART-PLS version 2.0 package, drawing on a sample of 140 R&D engineers working in the ODM companies in Malaysia. Data analysis revealed that, all four dimensions of organizational learning contribute the significant impact on R&D engineers’ creativity. The results offer a number of suggestions to ODM firms in Malaysia. Specifically, organization can establish a platform to enable its R&D engineers to acquire, exchange and apply knowledge within the team or even organization. In doing so, the employees can utilise the knowledge to create new solutions, improve efficiency and solve issues encountered in the organization and this definitely will increase the R&D engineers’ creativity.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».