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Enregistrement W4283797034 · doi:10.26389/ajsrp.a161221

Engineering Leadership and Sustainable Smart Manufacturing: Literature Review with Focus on Contemporary Era (2000-2020)

2022· article· en· W4283797034 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammed Alharbi

Notice bibliographique

Revueمجلة العلوم الهندسية و تكنولوجيا المعلومات · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDigital Transformation in Industry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformational leadershipTransactional leadershipLeadership styleNeuroleadershipEngineering ethicsSustainabilityLeadership studiesShared leadershipEngineeringKnowledge managementPolitical sciencePublic relationsManagement scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to explore the effective engineering leadership competencies and understanding engineering leaders’ role in achieving sustainable smart manufacturing (SSM) with focus on contemporary era (2000-2020). There will be an attempt to provide better understanding of the definition of engineering leadership and its importance in the future in the light of Industry 4.0. Besides, it intends to explore the main leadership competencies that engineers need to balance and achieve TBL sustainability and explore the common challenges and obstacles. Using the literature review approach, the study is based on a multidisciplinary approach that combines three different disciplines, namely engineering leadership, sustainability leadership and leadership 4.0. The study’s novelty lays in merging all these different leadership approaches together in one study. The study showed that most engineering leadership research focused on entry-level engineers to equip them with essential non-technical skills. in the majority of the engineering leadership studies related to population size, no general agreement of what engineering leadership is, use of different leadership models, and investigation of different leadership levels, sectors, and geographical areas because most of the studies have been conducted in Canada and the USA. The study also showed that sustainability is one of the fundamental goals of Industry 4.0. Although smart SM and Industry 4.0 have drawn the interest of the science community and industry in recent years, attempts to analyse the state of the art of these two emerging paradigms still lack in the literature. The situational, transformational, transactional, and authentic leadership styles appeared more than others in the reviewed studies. Finally, the results of the study will help industry to recruit effective leaders and improve leadership programme development. It will boost the engineering curriculum to prepare future engineers with the required leadership competencies required by the industry to overcome obstacles during the new industrial revolution.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,178 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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