Design, Explanation, and Evaluation of Training Model Structures Based on Learning Organization—In the Cement Industry with a Nominal Production Capacity of Ten Thousand Tons
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to determine the effectiveness of training based on learning organization in the staff of cement industry with production capacity over ten thousand tons. The purpose of this study is to propose a training model based on learning organization. For this purpose, the factors of organizational learning were introduced by qualitative research in the form of open codes, axial codes, selective codes and the resulted observations, and then the final model was obtained by structural equation model. The data were collected from the staff of three cement companies of Abyek, Tehran, and Sepahan, with a statistical population of 1719 staff of cement industry. The qualitative research sample included 29 experienced experts in the field of cement industry, and the quantitative research sample included 326 staff and experts, who were selected by multi-stage cluster sampling. A self-made questionnaire consisting of 72 questions was used to measure quantitative variables. The reliability of the questionnaire was 0.93 and its content and face validity was determined by expert colleagues and professors, the structural equation model and regression was used to analyze the quantitative data. The results showed that the status of learning organization in cement companies is in average level. Finally, the obtained model consisted of both individual and organizational factors. The individual factors affecting organizational learning include teaching scientific content, perception, trust, and self-efficacy of training. The organizational factors affecting organizational learning include organizational culture, forming the structure, the method of management and leadership, preparing human resource (identity), adaption to the environment, policies, rules, and regulations, and achieving a viable product. The share of individual factors on learning organization is higher than the effect organizational factors; the share of each factor is also determined.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».