Organizational Agility: The Key to Improve Organizational Performance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study is to highlight the significant role of Organizational Agility (OA) in improving Organizational Performance (OP) at the pharmaceutical industry in Egypt. Research Design/Methodology: To assess positive OA, refer to (OA Questionnaire, Jaworski, & Kohli 1993), and OP (OP Questionnaire & Darroch, 2003; Pathirage et al., 2007; and Chen & Mohamed, 2008). The data was collected from 310 employees. Out of the 356 questionnaires that were distributed, 310 usable questionnaires were returned, a response rate of 87%. Multiple Regression Analysis (MRA) was used to confirm the research hypotheses. Findings: The research has found that there is significant relationship between OA and OP. The finding reveals that OA affects OP. Accordingly, the study provided a set of recommendations including the necessity to pay more attention to OA as a key source for improving OP. Practical implications: This research contributes to boosting scientific research, particularly in terms of testing the model content, as well as studying the study variables and the factors affecting them. In addition, this research pointed to the need for organizations to practice OA in order to improve OP. Originality/value: This research dealt with OA in terms of its concept and dimensions, in addition to dealing with the role of OA in improving OP at the pharmaceutical industry in Egypt.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».