Determinants of Barriers to Knowledge Sharing in the Jordanian Hospitality Industry
Notice bibliographique
Résumé
As well as to examine the differences in attitude of respondents in regard to their demographic characteristic, the purpose of this research is to identify the main barriers to Knowledge Sharing (KS) within the Jordanian hospitality industry; a quantitative approach has been adopted in order to achieve these research objectives, the data being collected via the questionnaire. The sample of this research consisted of 273 managers and employees within ten top hotels in Jordan and the researcher implemented the Statistical Analysis Package (SPSS) so as to analyse the data, the descriptive statistics, mathematical averages, and standard deviations being used to identify the main barriers of KS within the Jordanian hospitality industry. The T-test and One-way ANOVA test were additionally used to examine the hypotheses, the study showcasing that individual and organisational barriers were the main barriers to KS within the Jordanian hospitality industry; meanwhile, technology and knowledge nature were not considered as barriers to KS. The results additionally indicated that there were no statistically significant differences between the responses of the sample members at the level of α≤0.05 on the barriers to sharing knowledge from the employees at hospitality industry attributed to the following variables: gender; job; age; years of experiences; qualifications.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».