A Study on Structural Relationships Between Consulting Service Quality, Management Human Capital, and Entrepreneurship
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The purpose of this study is to empirically verify the effect of consulting services quality on management human capital and ultimately Entrepreneurship in the rapidly changing business environment. This study attempted to empirically examine the effect of the consulting service quality perceived by corporate managers on the Business Management Human Capital and Entrepreneurship of the company when the company experienced consulting.Methods/Statistical analysis: This study conducted survey research on managers n = 255 in Korea. In this study, we used SPSS 22.0 Version Program to verify the research hypothesis. Next, we performed SEM using the AMOS 22.0 Version program to implement the Structural Equation Modeling. Specifically, Frequency Analysis, Descriptive Analysis, Pearson`s Correlation Analysis, Confirmatory Factor Analysis, Reliability Test, and Pathway Analysis were conducted.Findings: The major findings are as follows. Process- Quality was found to have a statistically significant effect on Development Ability, Leadership Ability, and Marketing Ability. Next, the Technical-Quality was found to have a statistically significant effect on Development Ability, Recruiting Ability, Leadership Ability, and Marketing Ability. Lastly, only two variables, Leadership Ability and Marketing Ability, which affect Entrepreneurship, were statistically significant. Based on this, we tried to empirically verify the importance of consulting. The results presented in this study have practical implications for empirically verifying the necessity of consulting. According to the research results, it is necessary to make efforts to improve leadership and marketing ability in order to enhance Entrepreneurship.Improvements/Applications: However, this study has some limitations. Because this study is based on a limited sample, there are some limitations to the generalization of the results. Therefore, if further research is conducted later, we expect that the study will be conducted on more samples.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».