Emerging Technologies, Globalization and Strategic Business Management: Exploring the Trilogy for Developing Countries
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we explored the trilogy of emerging technology, globalization, and strategic management with a focus on developing countries. The quantitative study deployed the quasi-experimental research design whereby a cross-sectional survey was conducted to collect data from respondents at a single point in time. The Population consists of individuals who are Nigerians living either in Nigeria or in the Diaspora. With a sample size of 385, the population size was determined using the z-score at 95% confidence level and a choice response of 50%. We adopted the conceptual framework of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), a variant of The Technology Acceptance Model (TAM), in this study.This study is significant because of the need to understand the emerging trends in technology adoption and the role of globalization against a backdrop of a given economic environment. A cursory appraisal of the environment will show that strategic business management may, or may not, have played a role in moderating the patterns in the adoption of emerging technology. Exploring the trends, trilogy, and country conditions (for a developing economy) are the springboards for this study. Among others, the study found that females use emerging technologies more than males with clear gender differences in the salience of various factors that determine an individual’s technology adoption decisions in the workplace. Furthermore, it was observed that strategic management in the form of regulations and policies or incentives, can affect the impact of technology diffusion within an economy. Finally, the study recommends an expansion of the study to include topical aspect of emerging technology like Internet of Things, Artificial Intelligence and 5G devices. Keywords: Emerging technologies, globalization, strategic business management, developing countries DOI: 10.7176/EJBM/13-13-01 Publication date: July 31 st 2021
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».