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Enregistrement W3024890030 · doi:10.5539/mas.v14n6p21

The Impact of Knowledge Management on the Marketing Performance of Small and Medium Enterprises in the State of Kuwait

2020· article· en· W3024890030 sur OpenAlexvenueno aff
Abdulmohsen S. Z. Al-Ajami, Marzouq Ayed Al-Qa’eed

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOrganizational and Employee Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessSmall and medium-sized enterprisesSample (material)MarketingOrder (exchange)PopulationKnowledge managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aimed to measure the Impact of Knowledge Management on the Marketing Performance of Small and Medium Enterprises in the State of Kuwait. The population of the study comprised of the owners of small and medium enterprises in the State of Kuwait. An appropriate sample of 150 respondents was used and 124 valid questionnaires were retrieved for analysis. The study reached an effect of knowledge management has been found on the marketing performance in small and medium projects in the State of Kuwait. This reflects the importance of attention to diversifying the sources of obtaining knowledge from the environment surrounding the project in a manner that can be used to its advantage in order to improve the level of its marketing performance. The study also highlighted that the opinions of the study sample on the impact of knowledge management on the marketing performance in small and medium enterprises in the State of Kuwait do not differ according to their practical experiences and scientific qualifications.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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