Predictors and Outcomes of Successful Localization in the Aviation Industry: The Case of Oman
Notice bibliographique
Résumé
Localization has encountered substantial focus in academia as well as practice; however, scarce studies have empirically examined this theme within tourism-related sectors in Oman, including the aviation sector. That is why the purpose of this paper is to develop and test an integrated model of the key predictors and outcomes of successful localization within the aviation industry. It also evaluates the mediating role of knowledge sharing ability between human resources development (HRD) practices and localization as well as the moderating effect of organizational commitment on the link between localization and firm performance. This paper is based on primary data collected from 194 employees operating in the national aviation sector in Oman. Based on PLS-SEM, the results indicated that HRD practices (i.e., training, performance appraisal, and rewards) have a positive impact on expatriates’ ability to share knowledge with national staff, and thus positively impact the localization success. Additionally, the firm's performance is positively influenced by successful localization. Knowledge sharing does not mediate the link between HRD practices and successful localization, but the results confirmed the interactive impact of organizational commitment on the direct connection between localization and performance. The findings contribute significantly to the research community and provide practical guidelines and managerial implications.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».