MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2981888854 · doi:10.5539/ibr.v12n11p38

Transformation of Texaco and Barriers to Its Implementation

2019· article· en· W2981888854 sur OpenAlexvenueno aff
Shafi F. Al Dousari

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformational leadershipOriginalityTest (biology)PsychologyBusinessSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To evaluate the barriers for implementing learning policy to transform Texaco into a Learning Organization. Design/Methodology: The study has incorporated quantitative approach and distributed 200 questionnaires among the employees of Texaco, out of which 189 questionnaires were received with complete responses. The extent of paradigm shift to take place in Texaco was estimated by conducting personal interviews. Chi-Square and ANOVA test have been applied through SPSS on the dependent and independent variables. Findings: Non-Learning culture (p=0.000), Limited resources (p=0.001), Program Focus (p=0.00) and not discussing the un-discussible (p=0.00) have been found as the main barriers in the way of transformation of Texaco as a learning organization. Research Implications: The implication of this research can help to adopt the positive transformational changes of the company. Practical Implications: The findings can help Texaco to identify the potential barriers and mitigate their influence on their business operations. Social Implication: Positive societal influence can be significant in improving the competitive strategy of Texaco. Originality: The changes in the organizational process can be implemented to improve the learning policy of Texaco.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Business ResearchMême sujetBusiness, Innovation, and EconomyTravaux en français237 207