Fog computing-based logistic supply chain management and organizational agility: The mediating role of user satisfaction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although fog computing-based logistic supply chain management (Fog computing-based LSCM) is an emerging technology that proved a high impact on services and products, little research has focused on fog computing-based LSCM. Drawing on the Kano model and organization's theory this paper investigates the effect of fog computing-based LSCM on organizational agility. And the role of user satisfaction as mediator between fog computing-based LSCM and organizational agility. A quantitative approach was used, a questionnaire was designed for data collection, Cronbach's Alpha test was performed on a pilot study to examine the internal consistency of questionnaire items. Fog computing-based LSCM was studied based on Supply chain awareness, Connectivity and Logistics, Integration Process, Seamless Supply Chain, Integration of Processes. Data was collected from a random sample of 550 employees of Al-Hassan industrial city in Jordan. Building on the proposed model, Researchers show that fog computing-based LSCM has a positive impact on organizational agility, fog computing-based LSCM has a positive impact on user satisfaction and finally user satisfaction mediates the relationship between fog computing-based LSCM and organizational agility. Implications for the model are discussed.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle