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Enregistrement W4210664345 · doi:10.5267/j.uscm.2022.1.005

Knowledge integration and entrepreneurial capabilities for sustainable competitive advantage through supply chain management

2022· article· en· W4210664345 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitive advantageBusinessEntrepreneurial orientationSmall and medium-sized enterprisesStructural equation modelingSupply chainSupply chain managementSampling (signal processing)Knowledge managementPopulationBusiness administrationOperations managementIndustrial organizationEntrepreneurshipProcess managementMarketingComputer scienceStatisticsMathematicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable Competitive Advantage (SCA) is very much needed in the development of the business world. This study aims to determine the model of increasing the SCA variable with Entrepreneurial Capability (EC) and Knowledge Integration Capability (KIC) directly or through Supply Chain Management (SCM) variables indirectly so that the objectives of SCA in small and medium enterprises (SMEs) can be achieved effectively. The research method used is a quantitative method with a structural model type using the SmartPLS version 3.2 program. The population in this study were all 2,296 administrators and members of IPEMI West Java. The sampling method used is random sampling. Data collection techniques using questionnaires were addressed to 360 respondents and 344 respondents were properly collected. The results show that EC influenced SCA with a T statistics score of 3.971, EC for SCM was 4.858, KIC for EC was 13.874, KIC for SCA was 1.886, KIC against SCM was 7.876, and SCM against SCA was 7.796 and it can be concluded that KIC to SCA can be significant if it is through SCM.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,259 · 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