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Enregistrement W1808326371 · doi:10.3968/j.css.1923669720130901.2419

Time Management Practices and Its Effect on Business Performance

2013· article· en· W1808326371 sur OpenAlexvenueno aff
J. F. Adebisi

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategies and Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetition (biology)Variance (accounting)BusinessHabitKey (lock)Business managementScale (ratio)Business relationship managementTime managementMarketingKnowledge managementProcess managementOperations managementComputer scienceManagementPsychologyElectronic businessEconomicsBusiness modelBusiness administrationAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of time management started with industrial revolution and became the modern notion of doing things effectively and efficiently. It is one of the fundamental skills needed to be successful in life but people including business organization failed to treat it as serious factor to their survival. This study examine its effect on the performance of business and forty three small and medium scale enterprise were selected for the study. Data were collected with the aid of questionnaire administered to 120 personnel of the organizations. The data was further analyzed in table and tested research hypothesis with Analysis of variance. Findings revealed that time management enable most of the organizations studied to survive competition and get more business. We therefore conclude that there is significant and positive relationship between time management practices and the performance of business. We also therefore recommend that business and including individuals should cultivate the habit of time management so that they become successful in what they do. Key words : Time management; Business performance; Effectiveness; Efficiency

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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