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Enregistrement W2569286721 · doi:10.5539/res.v9n1p106

Investigating the Relationship between Individuals’ Attitudes and Marketing Knowledge Sharing

2017· article· en· W2569286721 sur OpenAlexvenueno aff
Mohamad Reza Hamidizadeh, Parinaz Aghaei Meibodi

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaStratified samplingPsychologyKnowledge sharingConfirmatory factor analysisReliability (semiconductor)StatisticTest (biology)Face validitySample (material)Regression analysisStructural equation modelingMarketingStatisticsKnowledge managementMathematicsComputer scienceBusinessClinical psychologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to investigate the relationship between individuals’ attitudes and marketing knowledge sharing. This research is an applied objective research and data collection method of description-correlation nature the subjects under study by this research are employees of Arak Shaz and petrochemical industry. The sample size was estimated 90 people. The method is stratified random sampling. A standard questionnaire was used to collect data. Marketing knowledge sharing questionnaire of Moghimi and Ramazani (2011) contains 17 items and attitudes questionnaire of Hamidizadeh (2010) contains 5 items. Logical validity (face and content) of questionnaires was reviewed and approved through university professors and several experts of this industry. Also construct validity was reviewed and approved by confirmatory factor analysis using AMOS software. Cronbach’s alpha coefficient of 7.0 was obtained for variables that indicate internal consistency of items and acceptable reliability of the questionnaire. The research hypothesis test using univariate linear regression was performed with application of software SPSS. The results showed that, given that the t-statistic value is less than -1.96 (t=-2.39), the relationship between two variables, attitudes and marketing knowledge sharing was significant at the 5% error level (P-Value<0.05). So, the relationship between marketing knowledge sharing and attitudes is positive and direct. This means that people in the organization do not have positive tendency and attitude to share their knowledge with others and negative attitudes regarding the sharing of knowledge has had more impact on staff. Standard regression coefficient (0.15) also specified the share of independent variable in explaining the changes of dependent variable so that for every one unit increase in negative attitude of individuals, knowledge sharing decreases 0.15 percent.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,147 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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