A Study to Find out the Influencing Factors for Non-Usage of Management Information System in Selected Small Scale Industries
Notice bibliographique
Résumé
In this information age, data has become one of the most important resources to organizations. The effective and efficient management of large quantities of data is a common problem found in many industries. In this study, initially it was decided to carry out a survey to verify the implementation, usage and acceptance of MIS in 200 small scale industries in and around Karnataka state. The study is exclusively based on the primary data collected through a sample survey is conducted on the respondents such as Chief Executives, line supervisors, Engineers, Managers and Supervisors of the respective organizations by supplying questionnaires prepared on the basis of review of literature and many discussions with experienced academicians, consultants and professionals. The study reveals that only 96 (46%) out of 200 small scale industries were making use of MIS in their organization. The study is extended to find out the possible reasons for non usage of MIS in the remaining104 small scale, so the respondents were requested to provide a feedback on various factors which could be possible reason for non-use of MIS in their respective units. These respondents were supplied with the questionnaires and interviewed for cross verification. After collecting the feedback, the average and standard deviation is calculated for each reason for non-use of MIS. It is noticed that the calculated value of standard deviation for each responses is not much, i.e. less than one. So the collected feedback from the respondents for possible reason for non-usage of MIS is appropriate. The study also found out the most influencing factors i.e. possible reasons for non-usage of MIS in selected small scale To validate these results different analysis such as Normality test and Onesample t-Tests were carried out with the help of Minitab statistical software.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».