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Enregistrement W2962817433 · doi:10.1108/ijchm-04-2018-0277

Role of network capability, structural flexibility and management commitment in defining strategic performance in hospitality industry

2019· article· en· W2962817433 sur OpenAlexaff
Abdul Majid, Muhammad Yasir, Zahid Yousaf, Hassan Qudrat‐Ullah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Contemporary Hospitality Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHospitality industryStructural equation modelingNexus (standard)ModerationHospitalityFlexibility (engineering)Causal modelMarketingTest (biology)BusinessKnowledge managementPsychologyComputer scienceTourismEconomicsManagementSocial psychologyPolitical scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to present an empirical model related to strategic performance (SP) of the hospitality industry. It focuses on the role of network capability (NC) in defining SP through the mediating role of structural flexibility (SF). Furthermore, the interaction effect of NC and top management commitment to strategic performance (MCSP) on SP is also tested. Design/methodology/approach A sample of 279 managerial-level employees of four-star and five-star hotels has been used to confirm the proposed hypotheses by using the technique of structural equation modeling. Findings The results reveal that NC positively affects SP. Moreover, the mediating role of SF in defining the nexus of NC and SP has also been confirmed. Results of moderation analysis reveal that MCSP strengthens the relationship between NC and SP. Research limitations/implications This study used a cross-sectional design for data collection, which prevents strong causal inferences. The authors recommend scholars to explicitly test for causal effect. This study used a cross-sectional design for data collection, which prevents strong causal inferences. The authors recommend scholars to explicitly test for causal effect among all these variables by using a longitudinal study in the future. Practical implications In developing countries, it has been observed that the hospitality industry pays less attention to its strategic targets. Operating in a network or adapting flexible structures is also not on their priority list. This study presents a pragmatic approach based on strong theoretical grounds to attain the goals of SP in the hospitality industry through NC and SF. Therefore, this study suggests that organization operating in the tourism and hospitality industry should pay greater attention toward synergies and business networks to achieve SP. Originality/value This research enriches the prevailing knowledge by testing a mediating role of SF between NC-SP link and, therefore, makes an important addition to the existing knowledge on tourism and hospitality industry by concentrating on the relationship between NC, SF, MCSP and SP.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations55
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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