Learning Organization Impact on Internal Intellectual Capital Risks: An Empirical Study in the Jordanian Pharmaceutical Industry Companies
Notice bibliographique
Résumé
<p>The intellectual capital with its different dimensions (Social Capital, Structural Capital, Human Capital, Creative Capital and Relational Capital) is a part of the strategic assets, which helps organizations to survive in the changing globalization environment. The intellectual capital is exposed to many risks at the level of internal environment, which require to be studied and to know their origins and diagnose their causes in order to dealing with its. The continuous learning, supporting leadership, organizing social activities that support self-learning and collective learning that contribute to the enhancement of knowledge leading to generate creativity as a part of the most important handling factors of the intellectual capital risks. This study aims to clarify the contribution mechanism of learning organization to dealing with internal intellectual capital risks. As well as, making recommendations to the decision-makers in this sector, which would contribute to the development of their organizations and help to convert them into learning organizations, and contribute to achieve their objectives efficiently and effectively. Four companies were chosen from (24) companies as a sample for this study. This study found a set of results focusing on that the learning organization can work on dealing with of intellectual capital risks with its different kinds through practicing the philosophy of learning organization. The study also found a set of recommendations that serve the purpose of the study.</p>
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».