MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2403321770 · doi:10.1002/cjas.1384

Environment, competitive strategy, and organizational characteristics: A path analytic model of construction organizations’ performance in South Africa

2016· article· en· W2403321770 sur OpenAlexvenueno aff
Luqman Oyekunle Oyewobi, Abimbola Windapo, James Olabode Bamidele Rotimi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Administrative Sciences / Revue Canadienne des Sciences de l Administration · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMainstreamBusinessOrganizational performanceCompetitive advantageOrder (exchange)Sample (material)Construction industryStructural equation modelingEmpirical researchPartial least squares regressionKnowledge managementIndustrial organizationMarketingProcess managementComputer scienceEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While mainstream strategic management researchers have paid attention to the causes of performance differential among organizations, there is a dearth of empirical research within the construction industry on the subject. We examine the relationship between environment, organizational characteristics, competitive strategies, and performance of construction organizations in the South African construction industry. In order to develop a model for improving organizations’ performance, partial least squares was employed using quantitative data collected from a sample of 72 large construction firms listed on the Construction Industry Development Board contractors’ register in South Africa. The results reveal that organizational characteristics have a direct influence on organizational performance, while the relationship between the business environment and organizational performance is mediated by competitive strategies. Copyright © 2016 ASAC. Published by John Wiley & Sons, Ltd.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Administrative Sciences / Revue Canadienne des Sciences de l AdministrationMême sujetConstruction Project Management and PerformanceTravaux en français237 207