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Enregistrement W3125932954 · doi:10.5539/ibr.v14n2p114

A Novel Metaphor Concerning the Terminology of Open Innovation

2021· article· en· W3125932954 sur OpenAlexvenueno aff
Shanta Rajapaksha Yapa, R. Senathiraja, Ilkka Kauranen

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBusiness and Economic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigitizationMarketingBusinessClothingMetaphorSample (material)Computer sciencePolitical scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prime objective of the research was to determine how the apparel manufacturing sector is embracing digitization and its leaders are preparing for the digital age? so we wanted to find out what type of leadership style is needed for digital leadership. The present study used a sample of 50 RMG companies. We investigated relationships between three variables, Internet od Things, use of digitization-automation, use of smart phones and apps. Further, the variables’ influence on digitization has been assessed through multiple factors leading to digitization by allotment of weightage for each factor. The findings in this paper supports two variables; use of automized digital machines and internet of things being significant whereas, use of smartphones and apps is insignificant. It implies that preparation for leading in the digital age remains limited which require change oriented leadership behavior at all levels. Limitations of the paper include the data which is specific to Bangladesh RMG industry, therefore it cannot be generalized, further the economic meltdown due to COVID-19 pandemic might have influenced the results. The paper’s prime contribution is based on the assessment of predictor variables and their influence that it makes in providing leadership in the digital age which demand change oriented behavior of leaders.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,031
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2021
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Résumé présentoui

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